这里多次强调sigmoid激活函数，是因为在多目标或者多分类的问题下有些函数是不可用的，而TensorFlow本身也提供了多种交叉熵算法的实现。...，也是TensorFlow最早实现的交叉熵算法。...总结 这就是TensorFlow目前提供的有关Cross Entropy的函数实现，用户需要理解多目标和多分类的场景，根据业务需求（分类目标是否独立和互斥）来选择基于sigmoid或者softmax的实现...TensorFlow提供的Cross Entropy函数基本cover了多目标和多分类的问题，但如果同时是多目标多分类的场景，肯定是无法使用softmax_cross_entropy_with_logits...这里可以预测下，未来TensorFlow社区将会实现更多的op解决类似的问题，我们也期待更多人参与TensorFlow贡献算法和代码 :)
在训练深度学习网络时，在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法。...本文介绍两种在TensorFlow中如何加入正则化项的方法， 但无论何种方法大的逻辑都是：创建一个正则化方法;然后将这个正则化方法应用到变量上。...第一种方法: 这种方法对应与tf.get_variable初始化变量的方法。...步骤一：创建正则化方法: regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale=0.1) scale对应Loss函数中的\alphaα, 增加正则化的目标函数如下...当然也可以加入别的集合，只要在函数中指明要正则化的变量集合名字即可。
为了简便起见，直接给keep_prob赋一个定值可能更好，但占位符在每次运行时都可以指定keep_prob的值。...Evaluation print("Accuracy", accuracy.eval({X: mnist.test.images, Y: mnist.test.labels, keep_prob: 1})) 更详细的例子
一、TensorFlow基础 1、概念 TF使用图表示计算任务，图包括数据（Data）、流（Flow）、图（Graph） 图中节点称为op，一个op获得多个Tensor Tensor为张量，TF中用到的数据都是...tf.reduce_mean(x, 0) ==> 2. 3. tf.reduce\_mean(x, 1) ==> 1.5 3.5 (5) 优化器 tf.train.GradientDescentOptimizer是实现梯度下降算法的优化器...三、TensorBoard与计算图可视化 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。...graphs TensorBoard 1.11.0 at http://fangzhijie-PC:6006 (Press CTRL+C to quit) 计算图显示 [image.png] 四、代码实现...import numpy as np import tensorflow as tf # 训练样本占位 data = tf.placeholder(tf.float32, shape=(4, 2))
LyScript 插件可实现对压缩壳的快速脱壳操作，目前支持两种脱壳方式，一种是运用API接口自己编写脱壳过程，另一种是直接加载现有的脱壳脚本运行脱壳。...我们将当前EIP停留在UPX壳的首地址处，执行如下脚本，将可以自动寻找到当前EIP的具体位置。...print("[+] 程序OEP = 0x{:x}".format(dbg.get_register("eip"))) dbg.close()运行如上代码，将通过特征码快速定位并寻找到程序加壳前的...图片另一种方式是直接寻找原生脱壳脚本，并使用LyScript加载执行脱壳，如下是一段原生脱壳脚本，我们保存在磁盘中。...ref) # 加载并运行脚本 dbg.script_loader("d://script.txt") dbg.script_run() dbg.close()同样可以寻找到正确的
LyScript 插件可实现对压缩壳的快速脱壳操作，目前支持两种脱壳方式，一种是运用API接口自己编写脱壳过程，另一种是直接加载现有的脱壳脚本运行脱壳。...我们将当前EIP停留在UPX壳的首地址处，执行如下脚本，将可以自动寻找到当前EIP的具体位置。...print("[+] 程序OEP = 0x{:x}".format(dbg.get_register("eip"))) dbg.close() 运行如上代码，将通过特征码快速定位并寻找到程序加壳前的...另一种方式是直接寻找原生脱壳脚本，并使用LyScript加载执行脱壳，如下是一段原生脱壳脚本，我们保存在磁盘中。...# 加载并运行脚本 dbg.script_loader("d://script.txt") dbg.script_run() dbg.close() 同样可以寻找到正确的
鉴别是否为假钞，最终整个 gan 会达到所谓的纳什均衡，Goodfellow 在他的 paperGAN 的理解与 TF 的实现 （http://t.cn/R9VAZMo）中有严格的数学证明，当 $p_G...实验 我写的一版基于 TensorFlow 的 Info-GAN 实现：Info-GANburness/tensorflow-101 random 的 label 信息，和对应生成的图像： 不同 random...预测正确的概率， ac-gan 是一个 tensorflow 相关的实现，基于作者自己开发的 sugartensor，感觉和 paper 里面在 loss 函数的定义上差异，看源码的时候注意下，我这里有参考写了一个基于原生...tensorflow 的版本 AC-GAN....GAN 的基本内容，到 InfoGAN、AC-GAN，大部分的工作都来自于阅读相关的 paper，自己相关的工作就是 tensorflow 下参考 sugartensor 的内容重现了 InfoGAN、
在计算loss的时候，最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ，那么它到底是怎么做的呢？...理论讲完了，上代码 import tensorflow as tf #our NN's output logits=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],...result=") print(softmax) print("step2:cross_entropy result=") print(c_e) print("Function(softmax_cross_entropy_with_logits...0.24472848 0.66524094] [ 0.09003057 0.24472848 0.66524094]] step2:cross_entropy result= 1.22282 Function(softmax_cross_entropy_with_logits...这也证明了我们的输出是符合公式逻辑的 原文链接：【TensorFlow】tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits的用法 MARSGGBO♥原创 2018-7
交互熵 我看到很多人的实现依旧用了tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，其实就是多分类中的损失函数，和大家平时的图像分类、商品推荐召回一模一样： ?...代码实现 我这边只给一些关键地方的代码，更多的去GitHub里面看吧。...inference part 1for i in range(self.p): 2 # 寻找没有match过的特征，也就是论文中的j = i+1开始 3 for j in...在部署实现FFM之前，我还是建议大家先上线FM，当效果真的走投无路的时候再考虑FFM，FFM在工业界的影响着实不如学术界那么强大，偷偷说一句，太慢了，真的是太慢了，慢死了，我宁可去用deepfm。...最后，给出代码实现的Github地址FFM，这边是我自己写的，理解理解算法可以，但是实际用的时候建议参考FFM的实现比较好的项目比如libffm，最近比较火的xlearn。
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。...本文将用它来实现皮卡丘的检测。...在应用中的检测的屏幕截图 Tensorflow对象检测API 这个程序包是TensorFlow对对象检测问题的响应——也就是说，在一个框架中检测实际对象(皮卡丘)的过程。...TensorFlow读取的数据集。...然后，clone上面的提到的TensorFlow的repo，并使用你刚刚clone的TensorFlow的repo中的目录在Android Studio中导入一个的新项目，叫做“Android”。
目录 一、梯度下降概念 二、要点 三、梯度下降法求解线性回归步骤 四、使用Numpy实现一元线性回归 五、使用TensorFlow实现一元线性回归 六、总结 ---- 一、梯度下降概念 梯度下降法是一个一阶最优化算法...对于n为问题就是最优解，梯度下降法是最常用的方法之一。 二、要点 借助 TensorFlow 的可训练变量和自动求导机制使用梯度下降法求解线性回归问题。 ?...五、使用TensorFlow实现一元线性回归 第一步：加载数据 # 导入库 import numpy as np import tensorflow as tf print("TensorFlow version...w.assign_sub(learn_rate * dL_dw) b.assign_sub(learn_rate * dL_db) 值得注意的是：numpy默认浮点数64位 ；TensorFlow...如指定64位，则得到和numpy完全相同的结果 ? ? ? 六、总结 使用TensorFlow实现梯度下降法，梯度带会自动计算损失函数的梯度而不用我们写代码实现偏导数的实现过程。
（只列举了一部分，更多的解释参见GitHub代码中的注释） 本文的数据和部分代码构造参考了nzc大神的deepfm的Pytorch版本的写法，改成tensorflow的形式，需要看原版的自取。...self.fm_part = tf.concat([self.first_order, self.second_order], axis=1) print('fm_part:', self.fm_part) 直接实现了下面的计算逻辑...W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX...W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2...W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA
Networks for Document Classification（http://www.aclweb.org/anthology/N16-1174） 这篇文章主要讲述了基于Attention机制实现文本分类...，通过赋予权重以提高他们的重要性。...①通过一个MLP获取hit的隐含表示： ? ②通过一个softmax函数获取归一化的权重： ? ③计算句子向量： 通过每个单词获取的hit与对应权重αit乘积，然后获取获得句子向量 ?...代码实现 1attenton.py 2import tensorflow as tf 3def attention(inputs, attention_size, time_major=False...as tf 32from keras.datasets import imdb 33from tensorflow.contrib.rnn import GRUCell 34from tensorflow.python.ops.rnn
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 两个计算交叉熵函数的区别：tf.nn.softmax_cross_entrypy_with_logits和tf.nn.sparse_softmax_cross_entrypy_with_logits...：tf.nn.softmax_cross_entrypy_with_logits和tf.nn.sparse_softmax_cross_entrypy_with_logits """ import tensorflow...sess = tf.Session() x = sess.run(loss) print(x) # softmax_cross_entropy_with_logits与上面的的函数相似，但是需要将预测目标以概率分布的形式给出...(labels=word_prob_distribution, logits=predict_logits) # 运行结果与上面相同 y = sess.run(loss) print(y) # 由于softmax_cross_entropy_with_logits...# 举个例子，一种叫label smoothing的技巧是将正确数据的概率设为一个比1.0略小的值，将错误数据的概率 # 设为比0.0略大的值，这样可以避免模型与数据过拟合，在某些时候可以提高训练效果。
Tensorflow - Cross Entropy Loss Tensorflow 提供的用于分类的 ops 有: tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits...: sigmoid_cross_entropy_with_logits weighted_cross_entropy_with_logits softmax_cross_entropy_with_logits...根据应用场景中,分类目标的独立性与互斥性, 可以选择 sigmoid 或者 softmax 来实现. 1. sigmoid_cross_entropy_with_logits 作用: 计算给定 logits...name=None ) 3. softmax_cross_entropy_with_logits(弃用) 作用: 计算 logits 和 labels 间的 softmax 交叉熵....同 softmax_cross_entropy_with_logits 和 softmax_cross_entropy_with_logits_v2.
对于其他两行来说也是一样的操作。 看似很简单？以下的实现方案可能比较笨重，如果大家有更好的方法，欢迎留言或者私信微信(sxw2251)，咱们一起交流！...tensorflow不能对张量进行直接赋值操作，如果你尝试修改一个tensor中的内容，会报下面的错误： TypeError: 'Tensor' object does not support item...不过，经过不懈的研究，上面的需求还是解决了！我们一起来看看实现步骤！...如果还有简单的方法实现上面的需求，欢迎留言哟！...深度强化学习-Actor-Critic算法原理和实现 深度强化学习-DDPG算法原理和实现 对抗思想与强化学习的碰撞-SeqGAN模型原理和代码解析 有关作者： 石晓文，中国人民大学信息学院在读研究生
Ecker, 和 Matthias Bethge 等人的论文“A Neural Algorithm of Artistic Style”开创了图像艺术风格转换的途径，自此之后，利用深度学习相关模型和处理方法...，可以实现用计算机代替传世画家的野心。...在量化（数学）与风格（艺术）之间，上面那篇论文中提出一种算法，用卷积神经网络将一幅图像的内容与另一幅图像的风格进行组合。...感觉看了挺好玩的，于是也进行测试了下，即利用Vgg19的模型作为训练数据模型，然后实现对任意一张图片进行切换。设置默认的风格切换比例为0.7。 (1) 风格图片（选用论文中的实验用图） ?...（2）测试例子二： 郑州的大玉米 ? 转换后的效果如下所示： ? 这个示例还是非常赞的，通过不同风格的照片还可以实现不用画派的切换。
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP def smooth_l1_loss(bbox_pred, bbox_targets,...smoothL1_sign = tf.stop_gradient(tf.to_float(tf.less(abs_in_box_diff, 1. / sigma_2))) # 实现公式中的条件分支
摘要本篇文章将分享如何通过 Swift 编写程序，找到两个单链表相交的起始节点。我们将分析问题，提供清晰的题解代码，并通过示例测试验证结果。...同时，文章会详细剖析代码逻辑，评估其时间复杂度和空间复杂度，助力开发者掌握高效算法的实现技巧。描述编写一个程序，找到两个单链表相交的起始节点。如下面的两个链表：在节点 c1 开始相交。...题解答案以下为 Swift 的题解实现： class ListNode { var val: Int var next: ListNode?...nextundefined当 pointerA 到达链表 A 的末尾时，切换到链表 B 的头部，反之亦然。...总结通过双指针法，成功实现了寻找链表相交节点的高效算法。其优势在于时间复杂度 (O(n))、空间复杂度 (O(1)) 的表现。实际应用中，该方法具有较高的通用性，非常适合处理单链表相关问题。
在生物学上，经常会遇到找control和treat的差异基因或者任意两个或者两个以上处理条件下，最差异的变化，比如我有这样一个数据,几千个细胞分为处理过的和没处理过的，然后通过拍照记录了他们的形态大小等几十个特征...，我想知道哪个特征产生了最大的变化。...image.png 可以明显看到两群细胞分为不同的分布方向，所以查看较大特征值和特征向量 #show the feature library(factoextra) # Visualize variable...image.png 查看机器学习分群的feature重要性 importance <- varImp(modelFit, scale=FALSE) # summarize importance print...image.png 我们可以看到三种方式的结果几乎是差不多的，说明差异最显著的feature是在不同的方法计算方式都是稳定的。
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