2018年9月18日笔记 DNN是deep neural network的简称，中文叫做深层神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。...从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层。 如下图示例，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。 ?...此文在上一篇文章《基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上添加了1个隐藏层，模型准确率从91%提升到98% 《基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接...bool，设置为True，表示预测目标值是否经过One-Hot编码； 第7行代码定义变量batch_size的值为100； 第8、9行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵...image.png 从上面的运行结果可以看出，3个集合的方法和属性基本相同。 我们会用到的是其中images、labels、next_batch这3个属性或方法。
背景数据集介绍 这个数据库汇总多个预测基因相互作用的数据库。涉及到基因功能的各个方面。 ? 因此，我们可以通过这个数据库查找到这个多个数据库预测的结果。...另外关于这个基因功能的预测，数据库使用ARCHS4数据库来进行共表达分析以及相关的功能预测。这个数据库是一个包含上百个测序数据集的数据库。...首先，我们可以看到这个基因的基本信息以及GENE数据库当中的基因简单介绍。对于基因功能的预测。这个数据库ARCHS4数据库来进行预测。 ? 在功能预测部分。...通过这个ChEA就可以预测可能影响这个基因表达的转录因子。 ? 另外在共表达基因预测方面，可以获得存在共表达关系的基因。对于这些基因，我们也可以对其进行富集分析。...就可以在下面预测结果当中找到。 ? 数据下载 对于预测到的所有结果，都可以点击下载下载下来。通过下载，就可以或者综合性预测这个基因的功能的所有结果。 ?
我们看一下TensorFlow是如何使用深度神经网络做到的。 ? 介绍 在平面上画一个圆，表达式为x^2+y^2 = 100。 即以原点为中心，半径为100点圆。...如果点落在圆内(含边界上)，则该点的label为0，即图中的实心圆点; 若落在圆外面，则该点label为1，即空心圆点. 要求：通过对数据的分析，生成模型，并对新数据的label进行预测。...步骤 生成数据 用TensorFlow训练模型 预测新数据 1. 生成数据 我用的php代码，大家可以用任何自己喜欢但语言。...用TensorFlow训练模型 & 预测新样本 代码circle_dnn_classifier.py 如下： #coding:utf-8 from __future__ import absolute_import...Predictions: [0, 1] //对新数据预测 可以看到，模型运行正常，准确率是89.99%。 两个新样本在图中的位置，label分别是0和1，TensorFlow识别正确。 ?
1.2 加载keras包和所需的tensorflow后端 由于keras只是流行的深度学习框架的一个接口，我们必须安装一个特殊的深度学习后端。默认和推荐的后端是TensorFlow。...通过调用install_keras()，它将为TensorFlow安装所有需要的依赖项。下面的单元格需要一分钟左右的时间来运行。 现在，我们准备好探索深度学习了。...(1) 训练集：x（即特征）：60000x28x28张量，对应于60000张28x28像素的图像，采用灰度表示（即每个28x28矩阵中所有的值都是0到255之间的整数），y（即因变量）：一个长度为60000...evaluate(x\_test, y\_test) 3.4 模型预测 对于任何新的图像，在经过同样的预处理后，我们可以用训练好的模型来预测该图像属于哪一个数字。...image(1:28, output_matrix 数字9被误预测为数字8 本文选自《R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）》。
问题： 给一组波士顿房屋价格数据，要用神经网络回归模型来预测房屋价格的中位数 数据集可以从官网教程下载： https://www.tensorflow.org/get_started/input_fn...我们需要预测的是MEDV这个标签，以每一千美元为单位 一共有 5 步： 导入 CSV 格式的数据集 建立神经网络回归模型 用训练数据集训练模型 评价模型的准确率 对新样本数据进行分类 代码： 地址：...，只需要把训练数据集传递给输入函数，用 fit 迭代5000步 评价模型时，也是将测试数据集传递给输入函数，再用 evaluate 预测时，同样将预测数据集传递给输入函数 ---- 关于 输入函数：...： feature_cols：是一个字典，key 就是特征列的名字，value 就是 tensor，包含了相应的数据 labels：返回包含标签数据的 tensor，即所想要预测的目标 如果特征/标签数据存在...在 [0,1] 上的元素的值为 6，[2,4] 上的元素值为 0.5，其他值为 0： sparse_tensor = tf.SparseTensor(indices=[[0,1], [2,4]],
Tensorflow更高层的API使得配置，训练，评估多种多样的机器学习模型更简单方便了。...对test_set的测试数据集也是同理。...，会打印出最后的精度： Accuracy: 0.966667 每次训练的accuracy可能会有点不相同，但都应该是在90%之上的哈~ 05 预测新的数据 模型建好了，也通过了评估，现在终于到了用武之时呢...~我们要用模型与预测新的数据。...=True))# 打印print('Predictions: {}'.format(str(y))) .predict()返回的是一个数组，预测的结果打印出来应是如下，第一个样本为1类，第二哥赝本为二类
一、在动态上传章节信息时，碰到了一系列的问题，主要有： 1、动态添加的input元素绑定的事件失效了。 2、提交保存时，多个name相同的表单如何判空并阻断提交。...二、问题界面展示： （1）在这个页面中，第一个form表单，是开始就有了，第二个是点击按钮后动态添加的，它的判断是否为空是无效的。...三、问题出现的原因： （1）、为了完成业务，我最初在html中我写了一个form表单，和一个增加按钮。...（2）在form的action右边添加了id为myform。 （3）定义一个初始值i，记录为空的个数。 （4）使用each函数循环遍历name相同的表单，遍历时，判断是否符合，有不符合的i值加1。...，新增的表单事件有了，也可以在多name相同表单下阻断提交。
逐渐降低丢失 （也称为定型误差） 和预测精度逐渐增加，，指示培训工作。 完成定型后，该演示将适用于 100 个项的测试数据集训练的模型。...演示程序 图 3 展示了完整的演示程序（为节省空间，进行了少量小幅改动）。我删除了所有常规错误检查。我缩进了两个空格字符，而不是常规的四以节省空间。请注意"\"字符用于行继续符的 Python。...请注意;我见过的几乎所有 CNTK 安装失败都是由于 ANACONDA-CNTK 版本不兼容。...该参数将设置为 False 时读取测试数据评估模型准确性，因为顺序并不重要然后。...Eval 函数调用到 1.0 将返回 10 个值的数组的总和并松散解释为概率。Argmax 函数返回的最大值，这是可以方便地预测数字相同的索引 (从 0 到 9)。太巧妙了！
该函数可以加载已经完成训练的深度学习网络模型，返回一个Net类型的变量。函数第一个参数是模型文件的名称，文件以二进制的形式保存着网络模型中权重系数。...当我们在使用任何一个深度学习网络模型时都需要了解该模型输入数据的尺寸。一般来说，训练深度学习网络时所有的数据需要具有相同的尺寸，而且深度学习网络模型训练完成后只能处理与训练数据相同尺寸的数据。...本小节中使用的网络模型输入图像的尺寸为224×224，我们需要将所有的图像尺寸都转换成224×224。...文件，之后利用blobFromImages()函数将需要识别的图像的尺寸调整为224×224，然后将图像数据通过setInput()函数输入给网络模型，并利用forward()完成神经网络前向计算，得到预测结果...最后将图像中物体种类和可能是该物体的概率等相关信息在图像中输出，整个程序的运行结果在图12-12给出，通过结果可以知道，该模型预测图像中有97.3004%的可能性是一架飞机，预测结果与真实结果相同。
在这篇文章中，我将使用Kaggle的太阳黑子数据。如上所述，数据可以很容易地从GitHub项目TimeSeries-Using-TensorFlow下载。...接下来，对于训练测试验证的分割比率，我们必须根据数据的大小计算出来。对于本例，我使用了0.8的分割比率，并且基于数据的季节性，我们将窗口大小设置为60。...time_index[:split_index] test_data = data[split_index:] test_time = time_index[split_index:] 接下来，我们将准备一个为我们准备训练和测试数据的数据生成器...模型误差更大的原因是我们看到的初始过拟合。 模型结果可视化 作为最后一步，让我们将通过测试数据得到的结果可视化，并检查模型是否接近，以预测良好的结果。 ?...在我使用TensorFlow的深度学习进行后期时间序列预测时，我只使用了一个简单的深度神经网络就得到了更好的结果。
我们来看看 Florian Courtial 用 TensorFlow C ++ 构建 DNN 框架的示例来了解一下吧。...我写这篇博文的目标，是仅使用 TF C ++ API 来构建基础的深度神经网络（DNN），然后再尝试仅使用 CuDNN 实现这一功能。...我们将仅使用 TensorFlow C ++，并描述缺失的训练细节。目前 C ++ 中没有优化器，所以现在训练的代码没有那么性感，但是将来我可能会添加。 所有代码可以在 Github 上找到。...到这一步，该网络经过训练，已经可以尝试预测一辆车的价格，也就是所谓的推理。我们来预测一下一台柴油发动机，车龄为 7 年，里程 11 万公里的宝马 Seria 1 的价格。...这个模型可以使用命令 bazel run -c opt // tensorflow / cc / models：model 运行，如果 TensorFlow 是重建的，很快就可以得到以下输出： 该模型预测的汽车价格为
在独立测试数据集上对比 DNN 和心脏病学家的诊断能力 测试数据集由 328 个 ECG 记录构成，收集自 328 个独特的病人，这些记录由一个由心脏病专家组成的共识委员会进行注释。...将特异度固定在心脏科医生达到的平均特异度水平，DNN 的灵敏度超过心脏科医生在所有心律分类中的平均灵敏度。 ? 研究人员发现该模型在所有心律类型分类中的表现足以比肩、甚至超过心脏病医生的平均表现。...DNN 在隐藏测试数据集（n = 3,658）上的表现显示 F1 总分属于竞赛中表现最好的分数之一，每类心律平均 F1 分数为 0.83。...其平均 F1 分数（即阳性预测值和敏感度的调和平均值）为 0.837，超过了平均心脏病专家（0.780）。...由于特异度固定在心脏病专家达到的平均特异度上，DNN 的敏感度超过了心脏病专家对所有心律等级的的平均敏感度。
然后就可以在OpenCV DNN模块中使用tensorflow相关的模型了。...使用tensorflow模型 根据tensorflow中迁移学习或者下载预训练模型不同，OpenCV DNN 模块提供如下可以使用脚本生成对应的模型配置文件 tf_text_graph_ssd.py...，首先下载该模型，解压缩以后会发现里面有一个frozen_inference_graph.pb文件，使用tensorflow加载预测图进行预测的代码如下： import tensorflow as tf...使用OpenCV DNN模块加载tensorflow模型(frozen_inference_graph.pb与graph.pbtxt)，实现预测图使用的代码如下(注意此时不需要依赖tensorflow)...DNN模块的python脚本生成对象的图配置文件graph.pbtxt，通过OpenCV加载模型使用，实时预测，最后上一张运行结果图： ?
下载kaggle泰坦尼克生存数据集，并将其保存在与“数据集”文件夹相同的位置。...泰坦尼克生存数据集地址：https://www.kaggle.com/c/titanic/data 为方便起见，我已经在Github repo中包含了数据集。...82%的测试精度 预先处理测试数据。...这一预测将使你跻身于参与者的前30%。 ? 提交预测文件会使你进入前三名，并帮助你适应kaggle竞赛 你已经将神经网络应用于你自己的数据集了。现在我鼓励你使用网络中的迭代次数和层数。...的训练矩阵； 调整第一个图层的维度以匹配特征的数量； 训练神经网络并保存生成的参数； 通过测试数据的正向传播和之前保存的神经网络参数，生成对测试集的预测。
DNN（深度神经网络）分类器实现对鸢尾花的分类。...然后要构造一个输入函数，用于将训练数据输入到 TensorFlow 中用来训练，这个函数返回 2 个 Tensor 数据，一个是大小为 [120,4]的输入数据，表示 120 组数据，每组数据包含 4...这就是我对于官方的 DNN 分类器示例的一些理解，希望能帮助读者学习，完整代码： #!...，手工传入的测试数据全部正确，可见效果确实很不错。...，记忆也更加深刻，这也是我学习 TensorFlow 的一个目的。
当我写上一篇文章时，目标是仅使用TensorFlow的C ++ API实现相同的DNN（深度神经网络），然后仅使用CuDNN。...从我入手TensorFlow的C ++版本开始，我意识到即使对于简单DNN来说，也有很多东西被忽略了。...我目前正在将梯度运算从Python迁移到C ++。 在这个博客文章中，我们将建立一个深度神经网络，使用宝马车的车龄、公里数和发动机使用的燃料类型预测车的价格。...()就可以了，因为在构建图的过程中我们保留了所有变量的列表。...我们尝试预测一辆使用7年的宝马1系车的价格，这辆车是柴油发动机里程为11万公里。我们运行我们的layer_3节点吧汽车数据输入x，它本质上是一个前向传播步骤。
反向传播公式如下：深度神经网络的结构深度神经网络（DNN）包含多个隐藏层，每一层的神经元接收前一层的输出作为输入。随着层数的增加，网络可以学习到更复杂的特征表示。...深度学习的实践：使用 TensorFlow 训练一个简单的神经网络我们来实践一下，用Python和TensorFlow训练一个简单的深度神经网络来解决分类问题。...python复制代码# 构建神经网络模型model = models.Sequential([ layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将28x28的图片展平为一维向量...test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)print(f'\nTest accuracy: {test_acc}')使用模型进行预测我们还可以使用训练好的模型来对测试数据进行预测...# 对测试数据进行预测predictions = model.predict(x_test)# 显示第一个测试样本的预测结果print(f'预测标签: {np.argmax(predictions[0]
在本教程中，我们将学习如何在OpenCV的DNN模块中加载来自Tensorflow和Caffe的预先训练的模型，我们将利用Node.js和OpenCV深入研究两个对象识别的例子。...在我的github repo上可以找到示例的源代码。.../data/dnn/tf-inception'const modelFile = path.resolve(inceptionModelPath, 'tensorflow_inception_graph.pb...这很容易实现，我们简单地将矩阵中的所有值设置为0.05，并查找所有未设置为零的条目(findNonZero)。最后，我们将根据置信度对结果进行排序，并利用置信度返回类名。...我们可以再次通过置信度来过滤结果，并将矩形绘制成每个识别对象的图像。 行动过程 为了简单起见，我将跳过绘制矩形和其他所有用于可视化的内容的代码。如果你想知道怎么做，你可以看看样本代码。
在本教程中，我们将学习如何在OpenCV的DNN模块中加载来自Tensorflow和Caffe的预先训练的模型，我们将利用Node.js和OpenCV深入研究两个对象识别的例子。...在我的github repo上可以找到示例的源代码。.../data/dnn/tf-inception' const modelFile = path.resolve(inceptionModelPath, 'tensorflow_inception_graph.pb...这很容易实现，我们简单地将矩阵中的所有值设置为0.05，并查找所有未设置为零的条目(findNonZero)。最后，我们将根据置信度对结果进行排序，并利用置信度返回类名。...我们可以再次通过置信度来过滤结果，并将矩形绘制成每个识别对象的图像。 行动过程 为了简单起见，我将跳过绘制矩形和其他所有用于可视化的内容的代码。如果你想知道怎么做，你可以看看样本代码。
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