本篇是神经网络体系搭建的第五篇，解决体系搭建的项目实战，详见神经网络体系搭建(序) 主要有下面两个实战： - 卷积神经网络实现多数字识别 - Kaggle走神司机侦测（该项目的代码和网络会在...但是会把这个过程中的一些没有创新点的工程问题总结出来） 下面就是解决走神司机侦测的第一个拦路虎——内存溢出问题 - TensorFlow和Keras解决大数据量内存溢出问题 ---- 以上内容来自822实验室神经网络知识分享
神经网络这个概念并不陌生，但是从接触到现在这一个月的时间里，云里雾里，始终无法建立起完整的体系，能让自己顺畅地用神经网络解决一个具体问题，并进行有针对性的优化。...于是决定整理近日所学，尝试搭建一个完整的知识体系。 体系的搭建想从一系列问题入手，也是我学到此刻急需彻底理清的一些问题，将陆续更新并附上链接。 神经网络是什么？解决问题的步骤（算法）是什么？...梯度下降用在神经网络的哪一步？ 损失函数是干什么用的？ 神经网络模型有哪些参数可以调整（优化）？ 上述四问题在神经网络体系搭建（一）中解决 多层感知器是什么？ 深度学习是什么？...深度学习和神经网络有什么区别？ 深度学习网络模型有哪些参数可以调整（优化）？ 卷积神经网络是什么？ 卷积神经网络和神经网络有什么区别？ 卷积神经网络模型有哪些参数可以调整（优化）？...怎么用TensorFlow实现神经网络？
本篇是神经网络体系搭建的第一篇，解决体系搭建的前四个问题，详见神经网络体系搭建(序) 神经网络 最简单的神经网络 神经网络的定义就不再赘述，直接从最简单的神经网络说起。...激活函数的作用是给神经元添加非线性因素，说白了就是如果不通过激活函数，输出就是线性函数，y=wx+b，但是wx+b通过激活函数，得到的y就可以是非线性的了。...- 梯度下降用在神经网络的哪一步？ 梯度下降用来找损失函数的最小值，数学原理和代码见上。 - 损失函数是干什么用的？...- 神经网络模型有哪些参数可以调整（优化）？ 找合适的初始权重矩阵、找合适的激活函数、找合适的损失函数、找合适的学习率。...以上内容来自822实验室神经网络知识分享 我们的822，我们的青春 欢迎所有热爱知识热爱生活的朋友和822思享实验室一起成长，吃喝玩乐，享受知识。
本篇是神经网络体系搭建的第三篇，解决体系搭建的卷积神经网络相关问题，详见神经网络体系搭建(序) 卷积神经网络（CNN） CNN是什么 卷积神经网络是一种空间上共享参数的神经网络。...此外，每个输出层的神经元必须连接到一个偏置神经元。 则卷积层有总共有(8 * 8 * 3 + 1) * (14 * 14 * 20) = 756560个参数。...有了参数共享，每个输出通道的神经元与相同通道的其它神经元共享权值。参数的数量与滤波器神经元的数量相同，加上偏置，再乘以输出层的通道数。...除了前几篇网络的一系列可调参数外还有： - stride：步幅 - k：滤波器深度 - 滤波器大小，数值 如果池化的话，则还有： （1）池化尺寸（2）池化步幅 问题回答 至此，卷积神经网络的骨架搭建完毕...- 卷积神经网络是什么？ 卷积神经网络是一种空间上共享参数的神经网络。 - 卷积神经网络和神经网络有什么区别？
本篇是神经网络体系搭建的第四篇，解决体系搭建的TensorFlow相关问题，详见神经网络体系搭建(序) TensorFlow安装 建议用Anaconda。...运算 实现神经网络算法避免不了加减乘除运算，这里罗列几个最基本的运算： 加tf.add() x = tf.add(5, 2) # 7 减tf.subtract x = tf.subtract(10...代在神经网络里是一个可调的超参数。 for epoch_i in range(epochs): ......有了上面的基础知识，就可以用TensorFlow搭建模型了，当然，需要的比如softmax，交叉熵等等函数TensorFlow里都封装，具体用时查看API就行。...以上内容来自822实验室神经网络知识分享 我们的822，我们的青春 欢迎所有热爱知识热爱生活的朋友和822思享实验室一起成长，吃喝玩乐，享受知识。
本篇是神经网络体系搭建的第二篇，解决体系搭建的深度学习网络相关问题，详见神经网络体系搭建(序) 深度学习是一个已经被说烂了的词，几乎说起人工智能，非专业人士也会说出深度学习这个词，甚至有时候觉得神经网络...这里其实是有疑问的，因为除了这里，其他地方的“多层”指的都是Deep方向的层，我也表示很迷糊…… 反向传播 神经网络体系搭建（一）中的权重求法，是单层神经网络或者单层网络的堆叠权重矩阵的求法，如果有多层...是误差项，也就是神经网络体系搭建（一）中提到的error_term。 要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。...代码实现 下面实现有一个隐藏层的神经网路。...问题回答 至此，深度学习网络的骨架搭建完毕。 - 多层感知器是什么？ 包含众多中间层的神经网络。 - 深度学习是什么？ 通过加深网络层数使网络表现更好。
主要有两种体系结构：OSI-RM体系结构和TCP/IP体系结构。 OSI-RM体系结构： 七层模型： 物理层：利用传输介质为通信的网络节点之间建立、维护和释放物...
1.通信协议就是在网络信息传输过程中，数据通信格式的约定，是在网络中规定信息怎样流动的一组规则。它包括控制格式、分时和纠错的有关内容，它的基本功能是对外来信息进...
今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程.包括以下几种模式:Stochastic Gradient Descent (SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam图片越复杂的神经网络..., 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多....可是往往有时候为了解决复杂的问题, 复杂的结构和大数据又是不能避免的, 所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络聪明起来, 快起来.Stochastic Gradient Descent (SGD)¶图片所以...我们还有很多其他的途径来加速训练.Momentum 更新方法¶图片大多数其他途径是在更新神经网络参数那一步上动动手脚....所以说, 在加速神经网络训练的时候, 一个下坡, 一双破鞋子, 功不可没.【小结】如果觉得以上内容对你有帮助，欢迎点赞、收藏加关注。
---- 人工智能的最后一次作业，搭建BP神经网络实现手写体数字识别。...t10k-images-idx3-ubyte.gz (包含10,000个样本) Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (包含10,000个标签) 算法描述 BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络...cout << "开始第" << i + 1 << "轮迭代" << endl << endl; bp.Train(); } return 0; } 算法分析 本实验中，BP神经网络中人为可调的参数就两个...此外，由于BP神经网络在训练时有遗忘旧样本的趋势，所以对于60000组测试数据，我进行了反复利用，设置了迭代次数，使得正确率可以进一步提高，但也不可避免地增加了程序的运行时间。
readme: 本文为中国大学MOOC课程《人工智能实践：Tensorflow笔记》的笔记中搭建神经网络，总结搭建八股的部分 目标：搭建神经网络，总结搭建八股 Tensorflow 搭建神经网络 分三篇完成...： 《Tensorflow 搭建神经网络 （一）》基本概念 《Tensorflow 搭建神经网络 （二）》神经网络的参数、神经网络搭建、前向传播 《Tensorflow 搭建神经网络 （三）》反向传播...、搭建神经网络的八股 如果你喜欢这篇文章，可以在文章底部的附件中下载Tensorflow笔记3.pdf格式文档 如果你想试着运行文中的代码，你需要搭建好环境。...image.png 一、基本概念 √基于 Tensorflow 的 NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。...√计算图（Graph）： 搭建神经网络的计算过程，是承载一个或多个计算节点的一张图，只搭建网络，不运算。 举例 神经网络的基本模型是神经元，神经元的基本模型其实就是数学中的乘、加运算。
一个基本的神经网络结构如图1和图2所示。图1是只有一个神经元的示意图，图2是一个含有隐藏层的简单神经网络。
如何搭建卷积神经网络，是我们需要研究的内容。 2 方法 我们首先通过继承nn.Module定义我们的CNN Class，然后在__init__里创建CNN的每个layer。...神经网络所有运算通过forward函数实现。...我们把所有的神经网络层都放在__init__中，激活所有的函数。 输入图像是（1*1*28*28）：第一个1是batch size，这里可以忽略，这是一张单通道，28*28的图像。
目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。...4:TensorFlow的计算图（Graph）： 搭建神经网络的计算过程，是承载一个或多个计算节点的一 张图，只搭建网络，不运算。...举例: 在之前我们曾提到过，神经网络的基本模型是神经元，神经元的基本模型其 实就是数学中的乘、加运算。我们搭建如下的计算图： ?...三、搭建神经网络的八股 我们最后梳理出神经网络搭建的八股，神经网络的搭建课分四步完成：准备工作、 前向传播、反向传播和循环迭代。 ?...这样四步就可以实现神经网络的搭建了。
4 神经网络的参数 Tensorflow 的神经网络： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。...5 神经网络的搭建 当我们知道张量、计算图、会话和参数后,我们可以讨论神经网络的实现过程了。...神经网络的实现过程: (1)准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经网络(Neural Network,NN) (2)搭建 NN 结构,从输入到输出(先搭建计算图,再用会话执行)( NN 前向传播算法--...我们最后梳理出神经网络搭建的八股,神经网络的搭建课分四步完成:准备工作、 前向传播、反向传播和循环迭代。...搭建神经网络的八股 举例： 随机产生 32 组生产出的零件的体积和重量，训练 3000 轮，每 500 轮输出一次损 失函数。
目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。...4:TensorFlow的计算图（Graph）： 搭建神经网络的计算过程，是承载一个或多个计算节点的一 张图，只搭建网络，不运算。...二、神经网络的搭建 当我们知道张量、计算图、会话和参数后，我们可以讨论神经网络的实现过程了 1:神经网络的实现过程： 1、准备数据集，提取特征，作为输入喂给神经网络（Neural Network，NN...三、搭建神经网络的八股 我们最后梳理出神经网络搭建的八股，神经网络的搭建课分四步完成：准备工作、 前向传播、反向传播和循环迭代。...这样四步就可以实现神经网络的搭建了。
实际上卷积神经网络的灵感是来自神经学的研究,其计算过程实际上模拟了视觉神经系统的运算过程。这一部分内容请翻阅其他文章。...我将向您展示如何理解卷积神经网络。我将带您亲历的我曾经的旅程，并通过这使你深刻的理解 cnn 是如何工作的。 在这篇文章中我将讨论卷积神经网络背后的架构，这是为了解决图像识别和分类问题。...图片的数字化展示 一旦确定了图像的存储格式，下一个挑战是我们的神经网络理解的安排和模式。 2. 我们如何帮助一个神经网络来识别图像？ 一个号码是由像素排列的不同组合表示。...同时池化层也强化了神经网络的鲁棒性（抗干扰性），使得目标图像在图像位置中的轻微形变对神经网络最终预测的影响变小（译者加） 这里我们已经大步，而池大小也是 2。...为了简化您的理解，我刚刚使用了单个卷积层和单个池化层来进行讲解，而通常我们是不会定义这种简单的神经网络结构的。
下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型。 以下内容和模块的运算，均在矩池云平台进行。...打乱数据集 第三步：构建模型，简单介绍网络卷积模型和激活函数，定义训练函数和学习率 第四步：模型训练，查看训练过程和结果，使用图表查看模型精确度和学习率变化 第五步：尝试提升精准度，不断探索和优化 在搭建开始前...Dense 层：全连接神经网络层 每一层对应的激活函数如下： 第一层使用 ReLU 函数 Flatten 层（ 无 ） Dense 层 ReLU 函数 Dense 层使用 softmax 损失函数进行输出...3.2 关于激活函数的解释说明 ReLU函数 ReLU 函数全名为线性整流函数（Rectified Linear Unit, ReLU），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activation...小的输入，这个激活函数有以下特点： 收敛快 在 0, x 区间内不会饱和，即它可以对抗梯度消失问题 求导简单，也就是它的计算效率很高 softmax 函数 softmax 用于多分类过程中，它将多个神经元的输出映射到
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目前是在深度学习框架Keras(后端使用TensorFlow)下搭建了一个CNN卷积神经网络模型，下面就如何搭建一个最简单的数字图像识别模型做下介绍。...另外再交代一句，其实激活函数层按照我们前文所讲，其属于人工神经元的一部分，所以我们亦可以在构造层对象时通过传递activation参数设置，如下： model.add(Convolution2D(4,...model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) (4)Dropout层：随机断开一定百分比的输入神经元链接，以防止过拟合。那么什么是过拟合呢？...keras将全连接层定义为Dense层，其含义就是这里的神经元连接非常“稠密”。我们通过Dense()函数定义全连接层。这个函数的一个必填参数就是神经元个数，其实就是指定该层有多少个输出。...在我们的代码中，第一个全连接层（#14 Dense层）指定了512个神经元，也就是保留了512个特征输出到下一层。这个参数可以根据实际训练情况进行调整，依然是没有可参考的调整标准，自调之。
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