import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None): # add one more layer and return the output of this layer layer_name = 'layer%s' % n_layer with tf.name_scope(layer_name): with tf.…
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) +…
Batch Normalization: 使用tf.layers高级函数来构建神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 吴恩达deeplearningai课程 课程笔记 Udacity课程 # Batch Normalization – Solutions # Batch Normalization 解决方案 """ 批量标准化在构建深度神经网络时最为有用.为了证明这一点,我们将创建一个具有20个卷积层的卷积神经网络,然后是一个完全连接的层.…
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 BATCH_START_TEST = 0 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS #…
上一章 [ 搭建Redis本地服务器实践系列一 ] :图解CentOS7安装Redis 详细的介绍了Redis的安装步骤,那么只是安装完成,此时的Redis服务器还无法正常运作,我们需要对其进行一些配置,这个章节我们重点来讲解下如何对Redis配置文件进行配置才能顺利的启动Redis服务. 要了解Reids的配置项,我们需要先来认识一个脚本文件redis_init_script,从名字我们就能看出来,他就是Redis的初始化脚本,那么这个脚本文件长什么样子,里面有什么内容,又该怎么找到他呢?哈哈…
上一章 [ 搭建Redis本地服务器实践系列 ] :序言 作为开场白介绍了下为什么要写这个系列,从这个章节我们就开始真正的进入正题,开始搭建我们本地的Redis服务器.那么关于Redis的基本概念,什么是Redis这里就不做赘述了,还不清楚的小伙伴自己补补课哈,我们大家都知道Redis是一个高性能的key-value数据库,那么数据库是不能独立运行的,必须被安放或安装到相应的操作系统上才能正常的运作,一般在公司里面都会有专门的服务器硬件和操作系统来安放Redis单体或集群,在这里呢,我们就通过V…
说起来,是在一个气候适宜的下午,虽然临近下班,不过办公室里还是充满了忙碌的身影,不时的还会从办公区传来小伙伴们为了一个需求而激烈争论的声音,自从入了互联网这个行业,说实话,也就很少休息了,当然了也不全然是因为工作压力大,相比倒更加觉得是自己内心潜在的危机意识在不断的促使自己,往前走,在这个时局不断变化的时代,不进步就意味着倒退.不过忙归忙,该休息,还是得休息,亦或许是因为周五的缘故,哈哈哈,给自己一点时间,回溯总结下最近一周的得失. 前段时间一直忙于项目的进度,都是新项目,不过因为公司基建服务的…
上一章 [ 搭建Redis本地服务器实践系列二 ] :图解CentOS7配置Redis  介绍了Redis的初始化脚本文件及启动配置文件,并图解如何以服务的形式来启动.终止Redis服务,可以说我们的Redis本地服务器已基本搭建完成,那可能就有小伙伴要问了,什么叫基本搭建完成,原因是此时的Redis服务虽然已经可以正常启\停,但是客户端还无法远程连接到Redis并执行响应的操作.若要实现远程客户端正常连接,我们仍需要对Redis启动配置文件进行一些设置,这个章节我们重点来讲解下如何对Redis…
global p global t global R % 输入神经元个数,此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数,此处是10个 global S2 % 输出神经元个数,此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数即(6*10+10*4)+(10+4) S1 = 10; p = [0.01 0.01 0.00 0.90 0.05 0.00; 0.00 0.00 0.00 0.40 0.50 0.00; 0.80 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00; 0.00…
对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别,并且对结果进行分析准确率, 手写数字数据集下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先,利用图片本身的属性,图片的灰度平均值进行识别分类,我运行出来的准确率是22%左右 利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu 其次,利用SVM算法,我运行出来的准确率是93%左右,具体代码请点击 SVM:利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason…