深度学习

[Tensorflow实战Google深度学习框架]笔记1 　　本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记，仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点，简单摘要下来，内容较为零散，请各位指出，共同进步。 　　2017-11-05 　　[第一章]深度学习简介 　　1. 机器学习的定义：“如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也可…

Google深度学习开源框架TenseorFlow安装 Google近期发布了TensorFlow，考录到Google出品，必属精品，估计这玩意会火，不过火钳刘明已经来不及了 今天才想着安装来试试 TensorFlow官网：https://www.tensorflow.org/ 安装的话最简单的是pip安装： $ pip install https://st…

书上给的程序 省略了一些代码 import osimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport numpy as npimport mnist_inference tf.reset_default_graph() INPUT_NOD…

tensorflow：实战Google深度学习框架第四章02神经网络优化（学习率，避免过拟合，滑动平均模型） 1、学习率的设置既不能太小，又不能太大，解决方法：使用指数衰减法 例如：   假设我们要最小化函数 y=x2y=x2, 选择初始点 x0=5×0=5    1. 学习率为1的时候，x在5和-5之间震荡。 import tensorflow as tf…

　　上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构，这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在《Batch Normalization: Accelerating Deep Networ…

第六章 图像识别与卷积神经网络（不包含部分Le-Net5模型和Inception模型） 6.1图像识别问题简介及经典数据集                   6.2卷积神经网络简介             6.3卷积神经网络常用卷积结构        

目录 第8章 循环神经网络 第9章 自然语言处理     第8章 循环神经网络 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。也就是说，循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。下面给出一个长度为2的RNN前向传播示例代码： impo…

【tensorflow:Google】一、深度学习简介 参考文献：《Tensorflow：实战Google深度学习框架》   【一】深度学习简介   1.1 深度学习定义 Mitchell对机器学习的定义：任务T上，随着经验E的增加，效果P也可以随之增加，那么程序可以在经验中学习。 传统机器学习算法的问题：无法从数据中习得更好的特征表达，从而无法有效的利用越…

tensorflow：实战Google深度学习框架第三章 tensorflow的计算模型：计算图–tf.Graph tensorflow的数据模型：张量–tf.Tensor tensorflow的运行模型：会话–tf.Session tensorflow可视化工具：TensorBoard  通过集合管理资源：tf.add_to_collection、tf.g…

首先在这里给大家分享Google工程师亲授 Tensorflow2.0－入门到进阶教程   搜索887934385交流群，进入后下载资料工具安装包等。最后，感谢观看！ #!/usr/bin/env python3.6# -*- coding: utf-8 -*-#fetchimport tensorflow as tfimport numpy as npim…