TensorFlow学习笔记12-word2vec模型

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TensorFlow学习笔记9-深度模型的优化

深度模型的优化回顾概念: 代价函数时训练集上损失函数的平均: \[J(\theta)=E_{(x,y)\sim \hat{p}_{data}}L(f(x;\theta),y) \tag{1}\] 引入概念: 概念描述批量梯度算法使用整个训练集的优化算法,可计算更精确的梯度估计,但回报小于线性批量batch 整个数据集中的一组样本构成的子集随机算法(在线算法) 每次只使用一个样本的优化算法,难以充分利用多核结构小批量随机方法介于批量梯度算法和在线梯度算法之间的方法小批量随机抽取…

Tensorflow学习笔记No.11

图像定位图像定位是指在图像中将我们需要识别的部分使用定位框进行定位标记,本次主要讲述如何使用tensorflow2.0实现简单的图像定位任务. 我所使用的定位方法是训练神经网络使它输出定位框的四个顶点的坐标,通过这四个坐标来定位需要识别对象的位置. 数据集:https://pan.baidu.com/s/1dv-r19KixYhA1CfX2n06Hg 提取码:2kbc (数据集中的压缩文件需要解压) 1.数据读入 1.1图片读入图片的读入在前面的博客中已经展示过很多次了,这里不再赘述,详情可…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（2）

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu tf.nn.…

tensorflow学习笔记——自编码器及多层感知器

1,自编码器简介传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集…

tensorflow学习笔记——VGGNet

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发了新的深度卷积神经网络:VGGNet ,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名. VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能直接的关系,通过反复堆叠 3*3 的小型卷积核和 2*2 的最大池化层,VGGNet成功的构筑了16~19层深的卷积神经网络.VGGNet相比之前的 state-of…