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TensorFlow 深度学习笔记 卷积神经网络

，因此可以从这里减少需要学习的参数数量 Weight share 但这样参数其实还是挺多的，所以有了另一种方法：权值共享 Share Parameters across space 取图片的一小块，...在上面做神经网络分析，会得到一些预测 将切片做好的神经网络作用于图片的每个区域，得到一系列输出 可以增加切片个数提取更多特征 在这个过程中，梯度的计算跟之前是一样的 Concept ?...TensorFlow卷积神经网络实践 数据处理 dataset处理成四维的，label仍然作为one-hot encoding def reformat(dataset, labels, image_size...优化 仿照lesson2，添加learning rate decay 和 drop out，可以将准确率提高到90.6% 参考链接 Tensorflow 中 conv2d 都干了啥 TensorFlow...Example 张雨石 Conv神经网络 Bill Xia 卷积神经网络（CNN） 觉得我的文章对您有帮助的话，给个star可好？

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TensorFlow 深度学习笔记 TensorFlow实现与优化深度神经网络

全连接神经网络 辅助阅读：TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见：full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维，将...生成正太分布的数据，作为W的初始值，初始化b为可变的0矩阵 用tf.variable将上面的矩阵转为tensorflow可用的训练格式（训练中可以修改） 用tf.matmul实现矩阵相乘，计算WX+b，...offset_range = 1000 offset = (step * batch_size) % offset_range 可以看到，在step500后，训练集就一直是100%，验证集一直是77.6%，准确度无法随训练次数上升...，最后的测试准确度是85.4% DropOut 采取Dropout方式强迫神经网络学习更多知识 参考aymericdamien/TensorFlow-Examples中dropout的使用 我们需要丢掉...hidden_drop 这种训练的结果就是，虽然在step 500对训练集预测没能达到100%（起步慢），但训练集预测率达到100%后，验证集的预测正确率仍然在上升 这就是Dropout的好处，每次丢掉随机的数据，让神经网络每次都学习到更多

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深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的....因为mnist的数据集的图片大小为28*28*1的灰度图片,而lenet神经网络是32*32*1的输入,因此我们将其微调,结构如下: ?...在conv2d函数中,我们定义了卷积层,我们在TensorFlow中直接使用tf.nn.con2d()这个函数就可以,他的结构如下: ?...在max_pool_2*2()这个函数中,我们定义了池化层,同样我们也使用了TensorFlow中的tf.nn.nax_pool这个函数,这个函数的结构如下: ?...反向传播的代码跟之前我们在之前实现全连接神经网络的代码基本一致,逻辑也基本相似,有兴趣的同学可以看看之前的文章 三:测试代码 ? 四:运行实现 1:运行反向传播代码 ?

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深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的....接下来就是代码的实现部分,我们的代码分为3个部分,跟我们之前的全连接神经网络类似,分别是前向传播,反向传播,测试过程,接下来我们一个一个的跟着代码滤清思路. 1:前向传播过程 首先,代码如下: 在上述代码中...在conv2d函数中,我们定义了卷积层,我们在TensorFlow中直接使用tf.nn.con2d()这个函数就可以,他的结构如下: 举个例子; tf.nn.conv2d(x=[100,28,28,1...在max_pool_2*2()这个函数中,我们定义了池化层,同样我们也使用了TensorFlow中的tf.nn.nax_pool这个函数,这个函数的结构如下: 屏幕快照 2018-06-01 上午10.07.23...并且如果有兴趣的同学还可以根据这个模型结合之前的全连接神经网络的内容进行修改,比如加上自制输入集测试功能,加上自制训练集测试机进行训练等等,再或者实现彩色图像识别功能等等.

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深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络

在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别....例如：对于一个 96X96 像素的图像，假设我们已经学习得到了400个定义在8X8输入上的特征，每一个特征和图像卷积都会得到一个 (96 − 8 + 1) * (96 − 8 + 1) = 7921 维的卷积特征...学习一个拥有超过 3 百万特征输入的分类器十分不便，并且容易出现过拟合 (over-fitting)。...这种舍弃是临时性的，仅在训练时舍 弃一些神经元；在使用神经网络时，会把所有的神经元恢复到神经网络中。比如 上面这张图，在训练时一些神经元不参加神经网络计算了。Dropout 可以有效减少过拟合。...引用资料: 1;http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 2:北大课程

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深度学习之 TensorFlow（四）：卷积神经网络

基础概念： 　　卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。...神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层。...卷积层通过一块块的卷积核在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射；而池化层通过汇聚特征后稀疏参数来减少要学习的参数，降低网络的复杂度，池化层最常见的包括最大值池化 (max pooling...此外还有 VGGNet、GoogLeNet、ResNet 等卷积神经网络模型，这里不再一一叙述。 ***讲下解决过拟合的方法。...因此，网络需要被迫学习更为健壮的特征，这些特征在结合其他神经元的一些不同随机子集时很有用。Dropout 使收敛所需的迭代次数大致增加了一倍。

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深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络

在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别....例如：对于一个 96X96 像素的图像，假设我们已经学习得到了400个定义在8X8输入上的特征，每一个特征和图像卷积都会得到一个 (96 − 8 + 1) * (96 − 8 + 1) = 7921 维的卷积特征...学习一个拥有超过 3 百万特征输入的分类器十分不便，并且容易出现过拟合 (over-fitting)。...这种舍弃是临时性的，仅在训练时舍 弃一些神经元；在使用神经网络时，会把所有的神经元恢复到神经网络中。比如 上面这张图，在训练时一些神经元不参加神经网络计算了。Dropout 可以有效减少过拟合。...引用资料: 1;http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 2:北大课程

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深度学习之 TensorFlow（四）：卷积神经网络

基础概念： 　　卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。...神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层。...卷积层通过一块块的卷积核在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射；而池化层通过汇聚特征后稀疏参数来减少要学习的参数，降低网络的复杂度，池化层最常见的包括最大值池化 (max pooling...此外还有 VGGNet、GoogLeNet、ResNet 等卷积神经网络模型，这里不再一一叙述。 ***讲下解决过拟合的方法。...因此，网络需要被迫学习更为健壮的特征，这些特征在结合其他神经元的一些不同随机子集时很有用。Dropout 使收敛所需的迭代次数大致增加了一倍。

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TensorFlow深度学习笔记 循环神经网络实践

Seq2Seq 最后一个问题是，将一个句子中每个词转为它的逆序字符串，也就是一个seq到seq的转换 正经的实现思路是，word 2 vector 2 lstm 2 vector 2 word 不过tensorflow...已经有了这样一个模型来做这件事情：Seq2SeqModel，关于这个模型可以看这个分析 以及tensorflow的example 只需要从batch中，根据字符串逆序的规律生成target sequence...，放到seq2seqmodel里即可，主要依赖rev_id函数 实现见seq2seq.py 注意，用Seq2SeqModel的时候，size和num_layer会在学习到正确的规律前就收敛，我把它调大了一点...参考链接 林洲汉-知乎 词向量 rudolfix - udacity_deeplearn Edwardbi - 解析Tensorflow官方English-Franch翻译器demo 觉得我的文章对您有帮助的话

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Tensorflow深度学习算法整理(二)循环神经网络

接Tensorflow深度学习算法整理 循环神经网络 序列式问题 为什么需要循环神经网络 首先我们来看一下普通的神经网络的样子 这里红色部分是输入，比如说图像；绿色部分是网络部分，比如说卷积部分和全连接部分...这个时候其实就需要循环神经网络，循环神经网络是专门用来处理序列式问题的。...这种情况下卷积神经网络也无法处理。如果实在要处理的话，可以让输入强行变的对齐，这样才可以处理。但是在不定长情况下，只有循环神经网络可以做到。...但是这样就无法实时的输出结果了，双向网络运用的问题的空间会比较小。但是对于非实时的机器翻译，是可以使用双向神经网络结构的，而且会比单向获得更好的效果。...这相当于是W过载了，它无法记住那么多的信息，所以就导致了普通RNN的信息只在理论上存在着可以长久传播的方法。不然的话，它还是只能记住最近的一些信息。

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Tensorflow深度学习算法整理(三)对抗神经网络

接Tensorflow深度学习算法整理(二) 对抗神经网络 对抗生成网络原理 对抗生成网络是15到16年被提出来，它能够解决图像生成的问题。...又比如说漫画上色也是这样一个问题，就算上了色也无法判断这个模型的好坏。又比如图像生成文本，我们也很难有一个指标去判断好坏。因为这些问题的特点，我们无法利用判别模型的诸多技术。...又或者一开始小偷的技术非常强，没有警察能发现他，那么小偷也不会去提升偷盗技术了，双方的技术也无法提升。...所以对抗神经网络需要有一个互相提升的环境。...如果这个例子不好理解的话，那下面这个二次元的例子 这个图中，左边的部分是真实图片，而右边的部分都是通过对抗神经网络生成的图片。

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Tensorflow 搭建神经网络 （一）

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。...在《机器学习入门之HelloWorld（Tensorflow）》提到了Tensorflow环境搭建的方法。...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。

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TensorFlow实现深层神经网络

Post Views: 310 介绍 深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）可以理解为有很多隐藏层的神经网络，又被称为深度前馈网络，多层感知机。...本实验介绍深层神经网络在 TensorFlow 上的实现，并使用模型处理 MNIST 数据集。...理论知识回顾 一个两层的深层神经网络结构如下： 上图所示的是一个具有两层隐藏层的深层神经网络 第一个隐藏层有 4 个节点，对应的激活函数为 ReLu 函数 第一个隐藏层有 2 个节点，对应的激活函数也是...不一样 的是我们可以通过调整深度神经网络的层次来看看能不能达到不一样的效果。...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data ​ def add_layer(inputs, in_size, out_size

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机器学习的大局：用神经网络和TensorFlow分类文本

那个库就是TensorFlow。 在本文中，我们将创建一个机器学习模型来将文本分类。我们将介绍以下主题： TensorFlow如何工作 什么是机器学习模型 什么是神经网络？...神经网络如何学习 如何处理数据并将其传递给神经网络输入 如何运行模型并获得预测结果 你可能会学到很多新东西，所以我们开始吧！...TensorFlow TensorFlow是一个开源的机器学习库，最初由Google创建。图书馆的名字帮助我们理解我们如何使用它：张量是多维数组，流过图的节点。...为了理解神经网络是如何工作的，我们实际上将用TensorFlow建立一个神经网络体系结构。在这个例子中，这个架构被Aymeric Damien使用。...神经网络如何学习 正如我们前面看到的那样，在训练网络的同时更新了权重值。现在我们将在TensorFlow环境中看到这是如何发生的。

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Tensorflow搭建神经网络--加速神经网络训练

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....图片没问题, 事实证明, SGD 并不是最快速的训练方法, 红色的线是 SGD, 但它到达学习目标的时间是在这些方法中最长的一种....传统的参数 W 的更新是把原始的 W 累加上一个负的学习率(learning rate) 乘以校正值 (dx)....另外一种加速方法叫AdaGrad.AdaGrad 更新方法¶图片这种方法是在学习率上面动手脚, 使得每一个参数更新都会有自己与众不同的学习率, 他的作用和 momentum 类似, 不过不是给喝醉酒的人安排另一个下坡

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