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Softmax

TensorFlow 入门(二):Softmax MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集,如下图所示,它由几万张28像素x28像素的组成,这些图片只包含灰度值信息。 我们的任务就是对这些的图片进行分类,转成0~9一共十类。? 这里为多分类问题,因此我们采用Softmax Regression模型来处理。关于Softmax,可以参看这里。你也可以认为它是二分类问题Sigmoid函数的推广。 Softmax的好处于可以把每个类归一化到之间,且所有类的概率之和为1,这样我们可以从中选择最大概率的jjj,来表示模型的输出类。关于Softmax的推导可以参看这里。 我们第一层采用Logistic Regression,一张图片总共有(28 x 28)784个特征,每个特征与一个参数相乘,代表这个特征此类上的贡献,可以参看上图。

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TF.Learn

minist问题计算机视觉领域的Hello world给定55000个图片,处理成28*28的二维矩阵,矩阵中每个值表示一个像素点的灰度,作为feature给定每张图片对应的符,作为label,总共有 hl=zh-CN)直接浏览器中阅读ipynb格式的文件,而不用本地启动iPython notebook我们的教程这里:ep7.ipynb(https:github.comrandom-foreststutorialsblobmasterep7 展示灰度图训练分类器提取特征(这里每个图的特征就是784个像素值)feature_columns = learn.infer_real_valued_columns_from_input(data)创建线性分类器并训练 feature判断每个label的可能性,不同的feature有的重要,有的不重要,所以需要设置不同的权重一开始权重都是随机的,fit的过程中,实际上就是调整权重? 这里展示了8个张图中,每个像素点(也就是feature)的weights,2、红色表示正的权重,蓝色表示负的权重3、作用越大的像素,它的颜色越深,也就是权重越大4、所以权重中红色部分几乎展示了正确的数Next

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    tf28:

    MNIST数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。 本帖就介绍一个和MNIST类似,同时又适合国人练习的数据集-数据集,然后训练一个简单的Deep Convolutional Network要把洋文难上很多。 数据集: CASIA-HWDB 下载HWDB1.1数据集:$ wget http:www.nlpr.ia.ac.cndatabasesdownloadfeature_dataHWDB1.1trn_gnt.zip , 之后还要解压alz压缩文件$ wget http:www.nlpr.ia.ac.cndatabasesdownloadfeature_dataHWDB1.1tst_gnt.zip 这个数据集由模式国家重点实验室共享 ,它还共享了其它几个数据库,先mark: 行为分析数据库 三维人脸数据库 中文语言资源库 步态数据库 掌纹数据库 虹膜库数据 的样子:import osimport numpy as npimport

    3.2K90

    Tensorflow | MNIST

    这次对最近学习tensorflow的总结,以理解MNIST案例为例来说明 原始的网址:https:www.tensorflow.orgversionsr0.12tutorialsmnistbeginnersindex.html 函数可以把这些证据转换成概率 y:y=softmax(evidence) y = softmax(evidence)这里的softmax可以看成是一个激励(activation)函数或者链接(link)函数,把我们定义的线性函数的输出转换成我们想要的格式 softmax(x) = frac{exp(x_{i})}{sum_{j} exp(x_{j})}这样得到的结果便是概率,从而获取了是0-9这10个数的概率,然后比较概率的大小,概率最大的即为模型得到的结果类。 交叉熵产生于信息论里面的信息压缩编码技术,但是它后来演变成为从博弈论到机器学习等其他领域里的重要技术段。 tf.argmax 是一个非常有用的函数,它能给出某个tensor对象某一维上的其数据最大值所的索引值。

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    kaggle-

    lines = csv.reader(open(csv)) l = , dtype=float)train = llabel = l a = pd.DataFrame(train)# 二值化,不影响数显示 a = 1 l = load_data(test.csv)test = np.array(l, dtype=float)a = pd.DataFrame(test)# 二值化,不影响数显示a = 1import 画一个像素图片数,第二个图片,上面预测是0from PIL import Imageimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport csv

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    PaddlePaddle之

    常见的都可以用它来试一试~PaddlePaddle的安装不得不吐槽一下PaddlePaddle的安装,官网上说“PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器”,而docker其实国内还并不是特的流行 不过偶然试了一下,居然可以用pip install,不过为啥官网上没有呢? 所以,对于新来说,最简单的安装方式就是:CPU版本安装pip install paddlepaddleGPU版本安装pip install paddlepaddle-gpu用PaddlePaddle实现第一层卷积层和第二层卷积层后加了dropout,阈值设为0.5。 这次训练的数据量比较小,但是如果想要添加数据,也非常方便,直接添加到相应目录下。2.event_handler机制,可以自定义训练结果输出内容。

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    Digit Recognizer

    distance}最好得分grid_search.best_score_# 0.9677619047619048生成 test 集预测结果y_pred = grid_search.predict(X_test)入结果文件

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    TensorFlow-(三)

    本篇文章上篇TensorFlow-(二)的基础上,将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络,实现。 参数个数:Σ(前层x后层+后层)如之前用于的3层全连接网络,输入层784个节点,隐藏层500个节点,输出层10个节点。 LeNet-5是最早出现的卷积神经网络,它有效解决了问题。 读取图片的方式:原来是动输入文件名,现修改为自动读取整个文件夹里的图片,图片按自定义的格式命名,还可以直接判断出知否预测准确,并给出总的准确率。 9.png:The prediction number is: TRUEm = 10,n = 10test accuracy = 100%该测试结果用的是下面教程链接中的图片(下图第一排),换成自己的数

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    TensorFlow-(二)

    本篇文章上篇TensorFlow-(一)的基础上进行改进,主要实现以下3点:断点续训测试真实图片制作TFRecords格式数据集断点续训上次的代码每次进行模型训练时,都会重新开始进行训练, restore_model(testPicArr) print The prediction number is:, preValue任务分两个函数完成testPicArr = pre_pic(testPic)对图片做预处理 (注意要给出待图片的路径和名称)。 表示总样本数;现动给出训练的总样本数,这个数是6万。 注:以上测试图片用的是下面教程中自带的图片,测试结果100%准确,我自己用Windows画图板了0~9的数,准确度只有50%左右,可能是我体和MNIST库中的风格差异较大,或是目前的网络还不够好

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    TensorFlow-(一)

    MNIST数据集MNIST数据集 :包含7万张黑底白图片,其中55000张为训练集,5000张为验证集,10000张为测试集。? 例如:一张数体图片变成长度为 784 的一维数组输入神经网络。该图片对应的标签为,标签中索引号为 6 的元素为 1,表示是数 6 出现的概率为 100%,则该图片对应的结果是 6。 TensorFlow模型搭建基础实现“MNIST数据集 ”的常用函数① tf.get_collection() 函数表示从collection集合中取出全部变量生成一个列表 。 网络模型搭建与测试实现体MNIST数据集的任务,共分为三个模块文件,分是:描述网络结构的前向传播过程文件(mnist_forward.py)描述网络参数优化方法的反向传播过程文件(mnist_backward.py 实现体MNIST数据集的任务前向传播过程如下:import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784OUTPUT_NODE = 10LAYER1_NODE = 500

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    TensorFlow实例:

    MNIST数据集通常做为深度学习的练习数据集,这个数据集恐怕早已经被大家玩坏了。要把英文、数难上很多。 首先,英文符的分类少,总共10+26*2;而中文总共50,000多汉,常用的就有3000多。其次,汉有书法,每个人书风格多样。 TensorFlow下做高效地图像读取,基本的图像处理,整个项目很简单,但其中有一些trick,实际项目当中有很大的好处, 比如绝对不要一次读入所有的 的数据到内存(尽管Mnist这类级的例子上经常出现 )…最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: , http:link.zhihu.com? (注意HWDB1.1trn_gnt.zip解压后是alz文件,需要再次解压 我mac没有找到合适的工具,windows上有alz的解压工具)。

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    KNN实现

    KNN实现 博客上显示这个没有Jupyter的好看,想看Jupyter Notebook的请戳KNN实现.ipynb 1 - 导入模块import numpy as npimport y_train, x_test, y_test = mnist.train.images, mnist.train.labels, mnist.test.images, mnist.test.labels展示

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    Caffe2 - (九)MNIST

    Caffe2 - MNIST LeNet - CNN 网络训练; 采用 ReLUs 激活函数代替 Sigmoid.model helper import matplotlib.pyplot model.LearningRate(ITER, LR, base_lr=-0.1, policy=step, stepsize=1, gamma=0.999 ) ONE - 用于更新梯度的常数,只需要创建一次,放 3.6 LeNet 模型部署模型保存:# 输出模型到文件,需要工指定模型的 inputsoutputspe_meta = pe.PredictorExportMeta(predict_net=deploy_model.net.Proto

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    MXNet | MNIST比赛

    MNIST图片数据集由Yann LeCun创建,每条数据表示28*28像素的图片。它已经是用于衡量分类器简单图片作为输入的标准数据集。神经网络是对于图片分类任务来说是强大的模型。 这是一个kaggle长期举办的比赛数据集。

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    TensorFlow 2.0 MNIST

    TensorFlow 2.0 1.x版本上进行了大量改进,主要变化如下:以Eager模式为默认的运行模式,不必构建Session删除tf.contrib库,将其中的高阶API整合到tf.kears库下 这些指标 epoch 上累积值,然后打印出整体结果。

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    Tensorflow MNIST CNN

    参考文献 Tensorflow 机器学习实战指南源代码请点击下方链接Tesorflow 实现基于 MNIST 数据集上简单 CNN少说废话多代码下载并读取 MNIST 数据集import matplotlib.pyplot max_pool2 = tf.nn.max_pool(relu2, ksize=, strides=, padding=SAME) # 扁平化光栅化处理 # 将max_pool2的输出形状转化成list格式,其中分表示 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=model_output, labels=y_target)) # 构造预测函数,通过输出预测是属于哪个数分类 and Test Accuracy)plt.xlabel(Generation)plt.ylabel(Accuracy)plt.legend(loc=lower right) # 显示标题出现的位置图片右下角 print(actuals)predictions = np.argmax(temp_train_preds, axis=1)# 表示返回0~6个temp_train_preds中第一维数据中最大值所位置

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    基于tensorflow的

    一、前言本文主要介绍了tensorflow相关的理论,包括卷积,池化,全连接,梯度下降法。二、相关理论2.1 运算方法? 图1过程就像图片中那样,经过多次卷积和池化(又叫子采样),最后全连接就运算完成了。 2.2 卷积卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN)卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效方法。 现,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始图像,因而得到了更为广泛的应用。2.2.1 卷积运算过程?图2图2中。 卷积核图片灰度矩阵上从左到右,从上到下滑动,每一次滑动两个矩阵对应位置的元素相乘然后求和就可以得到右边矩阵的一个元素。?图3图3的左图中,卷积的运算方式是模拟人脑神经网络的运算方式。

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    用TensorFlow进行

    对于人类来说,的数是一件非常容易的事情。我们甚至不用思考,就可以看出下面的数是5,0,4,1。但是想让机器这些数,则要困难得多。 如果让你用传统的编程语言(如Java)一个程序去这些形态各异的数,你会怎么很多方法去检测横、竖、圆这些基本形状,然后计算它们的相对位置?我想你很快就会陷入绝望之中。 为了找到的方法,机器学习界的大师Yann LeCun利用NIST(National Institute of Standards and Technology 美国国家标准技术研究所)的库构建了一个便于机器学习研究的子集 更详细的信息可以参考Yann LeCun的网站:http:yann.lecun.comexdbmnist已经有很多研究人员利用该数据集进行了的研究,也提出了很多方法,比如KNN、SVM、神经网络等 抛开这些研究成果,我们从头开始,想想怎样用机器学习的方法来这些。因为数只包含0~9,对于任意一张图片,我们需要确定它是0~9中的哪个数,所以这是一个分类问题。

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    机器学习-

    据说,命令行窗口打印出‘hello,world’是入门编程语言的第一个程序,那么就是机器学习的hello,world了,学习的东西不经常复习的容易忘记,因此这里记录一下。 ----最初学习机器学习的时候,我自己先做的其实是线性回归和逻辑回归,但是我用自己创建的函数和数据一直不能很好的让结果去拟合数据,所以不是成功的代码,还是需要多研究一下。 要进行,首先需要数据,然后定义一个神经网络来对数据进行训练,然后把训练好的权重和模型保存起来,另外的程序调用,并拿来测试你想要测试的图片,看看训练的结果是不是比较正确。 关于数据获取,这里选择的keras自带的数据集,可以keras的官网可以找到你需要的数据集,https:keras.iodatasets 数据集包含10个数的60,000个28x28灰度图像,以及 然后再添加一个隐藏层,这里就不用定义输入个数,只需要输出的和激活函数,紧接着就是输出层了,因为我们的数是0-9,有10个数,这里的大小也是10,而这里的激活函数就要改成softmax,模型就这样构建完成了

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    tensorflow实现体数

    调用tensorflow实现体数。 内容参考自北京大学曹健教授的tensorflow课程,此感谢 代码原址:https:github.comcj0012AI-Practice-Tensorflow-Notes 之前人工智能课上自己动搭建过一个 BP神经网络实现MNIST数据集的体数,使用的是c++,最终准确率的上限95%至96%左右(毕竟水平有限)。 总体框架主要分为三个部分如下:前向传播过程(mnist_forward.py)进行网络参数优化方法的反向传播过程 ( mnist_backward.py )验证模型准确率的测试过程(mnist_test.py)每个部分都单独成了一个模块文件 ,规定网络输入结点为 784 个(代表每张输入图片的像素个数),隐藏层节点 500 个(一层),输出节点 10 个(表示输出为数 0-9的十分类)w = tf.Variable(tf.truncated_normal

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