tensorflow二次代价函数代码

2024-09-03

Tensorflow学习教程------代价函数

Tensorflow学习教程------代价函数二次代价函数(quadratic cost): 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数.为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为: 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下: 其中,z表示神经元的输入,σ表示激活函数.w和b的梯度跟激活函数的梯度成正比,激活函数的梯度越大,w和b的大小调整得越快,训练收敛得就越快.假设我

TensorFlow(二)：基本概念以及练习

一:基本概念 1.使用图(graphs)来表示计算任务 2.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3.使用tensor表示数据 4.通过变量(Variable)维护状态 5.使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据 TensorFlow是一个编程系统,使用图(graphs)来表示计算任务,图(graphs)中的节点称之为op(operation),一个op获得0个或多个tensor,执行计算,产生0个或多个tensor.tensor看做是一个n

二次代价函数、交叉熵(cross-entropy)、对数似然代价函数（log-likelihood cost）(04-1)

二次代价函数 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数:整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来,再除以2求一下均值. 为简单起见,先看下一个样本的情况,此时二次代价函数为:$C = \frac{(y-a)^2} {2}$ $a=\sigma(z), z=\sum w_j*x_j +b$ ,其中a就代表激活函数的输出值,这个符号$\sigm

TFS API：二、TFS 代码查询工作项

TFS API:二.TFS 代码查询工作项首先我们需要认识TFS的两大获取服务对象的类. 他们分别为TfsConfigurationServer和TfsTeamProjectCollection,他们的不同点在于可以获取不同的TFS API服务类.他们的区别如下: 服务 TfsConfigurationServer (服务器级别) TfsTeamProjectCollection (集合级别) ITeamFoundationRegistry √ √ IIdentityManagement

asp.net C#生成和解析二维码代码

类库文件我们在文件最后面下载 [ThoughtWorks.QRCode.dll 就是类库] 使用时需要增加: using ThoughtWorks.QRCode.Codec;using ThoughtWorks.QRCode.Codec.Data;using ThoughtWorks.QRCode.Codec.Util; 主要源代码: 1.生成二维码代码如下复制代码 QRCodeEncoder qrCodeEncoder = new QRCodeEncoder(); String en

ASP 三十二条精华代码 (1)

ASP 三十二条精华代码 (1) 2009-08-10 09:53:03 www.hackbase.com 来源:互联网 1. oncontextmenu="window.event.returnvalue=false" 将彻底屏蔽鼠标右键 <table border oncontextmenu=return(false)><td>no</table> 可用于Table 2. <body onselectstart="return

java常用公共代码二之分页代码的实现

在项目中,我们经常会写到一些公共的代码,来让开发人员调用,减少代码重复,下面,我就将一些常用到的公共类贴出来和大家分享!! 二.分页代码实现:在项目中,分页是一个项目中必不可少的,它可以防止我们从数据库中进行大量数据查询时速度变慢,提高我们的查询效率 1.定义分页模型:PageModel package com.common.page; import java.util.List; /** * 封装分页信息 * @author Administrator * */ public class Pa

m_Orchestrate learning system---二十二、html代码如何变的容易

m_Orchestrate learning system---二十二.html代码如何变的容易一.总结一句话总结:(结构清晰之后构建页面就变得超级容易了)(多做多用一下子就熟了) 1.文章显示页的结构,结构清楚了思路就很清楚了? 结构清晰之后构建页面就变得超级容易了 pet_main包含整个文章 2.如何实现单选框选择不同的选项登录的账号密码自动改变? (用的jquery的radio的change事件) 用的jquery的radio的change事件:当元素的值发生改变时,会发生 chan

【tensorflow使用笔记二】：tensorflow中input_data.py代码有问题的解决方法

由于input_data网页打不开,因此从博客找到代码copy: https://blog.csdn.net/weixin_43159628/article/details/83241345 将代码放置在主目录下以后缀.py结尾或者将 /home/joel/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist文件夹的input_data.py 替换为以下代码,请事先备份好原来的input_data.py,从

用 TensorFlow 实现 k-means 聚类代码解析

k-means 是聚类中比较简单的一种.用这个例子说一下感受一下 TensorFlow 的强大功能和语法. 一. TensorFlow 的安装按照官网上的步骤一步一步来即可,我使用的是 virtualenv 这种方式. 二.代码功能在$[0,0]$ 到 $[1,1]$ 的单位正方形中,随机生成 $N$ 个点,然后把这 $N$ 个点聚为 $K$ 类. 最终结果如下,在 0.29s 内,经过 17 次迭代,找到了4个类的中心,并给出了各个点归属的类. Found in 0.2

TensorFlow的序列模型代码解释（RNN、LSTM）---笔记（16）

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(

Tensorflow二分类处理dense或者sparse(文本分类)的输入数据

这里做了一些小的修改,感谢谷歌rd的帮助,使得能够统一处理dense的数据,或者类似文本分类这样sparse的输入数据.后续会做进一步学习优化,比如如何多线程处理. 具体如何处理sparse 主要是使用embedding_lookup_sparse,参考 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/342 两个文件 melt.py binary_classification.py 代码和数据已经上传到 https://github.com/ch

kettle工具二次开发-代码启动JOB

kettle工具是一款优秀的数据同步.数据处理的BI工具,收到了很多人的青睐.kettle软件通过可视化的图标可以让我们很轻易的能完成数据同步.处理的开发工作.但是使用kettle可视化界面在跑JOB久之后,会报JAVA SWT的错误,故为了程序的稳定性,我们需要对其进行二次开发. 1.kettle可视化界面设计由于业务不同,使用kettle工具做出的设计也不同,故在此只写一下如何设置连接参数为全局变量参数. a)设置全局变量,如下图操作编辑>设置环境变量 b)在弹出的环境变量框中,输入变量

Python Tensorflow下的Word2Vec代码解释

前言: 作为一个深度学习的重度狂热者,在学习了各项理论后一直想通过项目练手来学习深度学习的框架以及结构用在实战中的知识.心愿是好的,但机会却不好找.最近刚好有个项目,借此机会练手的过程中,我发现其实各大机器学习以及tensorflow框架群里的同学们也有类似的问题.于是希望借项目之手分享一点本人运行过程中的理解以及经验,希望在有益大家工作的基础上抛砖引玉,得到行业内各位专业人士的批评指点,多谢大家支持! 第一章博客我将会分为两个部分,这一部分将讲述Word2Vec在tensorflow中官方提供

TensorFlow实现线性回归模型代码

模型构建 1.示例代码linear_regression_model.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -* import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen = x_dimen self._index_in_epoch = 0 self.constructModel() s

tensorFlow可以运行的代码

折腾了很久,终于运行成功. 才云科技的书不错,就是需要微调一二. 心得:1,记得activate tensorflow,然后再python 2,Python的代码格式很重要,不要错误. 3,还不清楚如何不跳出去就能用tensorflow的方法. --------- from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import a

In-App Purchase iap 内付费二次验证代码 (java 服务器端)

参考网址:https://blog.csdn.net/a351945755/article/details/22919533 package com.yichangmao.buyVerify.Comm.ios; import java.io.BufferedOutputStream;import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.net.UR

php session (二): 同样的代码 ,不同域名访问对session存储的影响.

一:准备工作: 位置: htdocs a目录: sessiona.php b目录 sessionb.php c目录 sessionc.php ------ sessiona.php <?php session_start(); $_SESSION["test"] = "this is a"; ?> ------- sessionb.php <?php session_start(); $_SESSION["test"] = &q

tensorflow的写诗代码分析【转】

本文转载自:https://dongzhixiao.github.io/2018/07/21/so-hot/ 今天周六,早晨出门吃饭,全身汗湿透.天气真的是太热了!我决定一天不出门,在屋子里面休息! 晚上,腾飞给我说了他暑假的计划,决定去长沙.成都去转一圈,并邀请我去,还顺便叫我晚上去吃饭. 最后我们就一起吃了一顿饭,不过我估计我休息的时间是下下周,因此可能不能和他一起去了. 今天总结一下本周学习到的知识: 周一在进行神经网络序列输入的时候,发现了一个很好的文件代码用来数据预处理. 注意:后面

tensorflow(二)----线程队列与io操作

一.队列和线程 1.队列: 1).tf.FIFOQueue(capacity, dtypes, name='fifo_queue') 创建一个以先进先出的顺序对元素进行排队的队列参数: capacity:整数.可能存储在此队列中的元素数量的上限 dtypes:DType对象列表.长度dtypes必须等于每个队列元素中的张量数,dtype的类型形状,决定了后面进队列元素形状方法: q.dequeue()获取队列的数据 q.enqueue(值)将一个数据添加进队列 q.enqueue_many

tensorflow二次代价函数代码

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