深度学习的激活函数  :sigmoid.tanh.ReLU .Leaky Relu.RReLU.softsign .softplus.GELU 2019-05-06 17:56:43 wamg潇潇 阅读数 652更多 分类专栏: python机器学习 深度学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89887655 [ 

TensorFlow 中的卷积网络 是时候看一下 TensorFlow 中的卷积神经网络的例子了. 网络的结构跟经典的 CNNs 结构一样,是卷积层,最大池化层和全链接层的混合. 这里你看到的代码与你在 TensorFlow 深度神经网络的代码类似,我们按 CNN 重新组织了结构. 如那一节一样,这里你将会学习如何分解一行一行的代码.你还可以下载代码自己运行. 感谢 Aymeric Damien 提供了这节课的原始 TensorFlow 模型. 现在开看下! 数据集 你从之前的课程中见过这节课的

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x

卷积,说白了就是对应位置相乘再求和,卷积操作用广泛应用于图像识别,在自然语言处理中也开始应用,用作文本分类问题. 卷积操作最重要的部分就是卷积核或者说过滤器 1.常用过滤器尺寸为3*3或者5*5 2.卷积神经网络中,每个卷基层中过滤器中的参数都是一样的,这样就巨幅减少神经网络的参数 3.边缘可以采用全0填充,或者不进行填充,其结果矩阵略有不同 4.卷积层参数的个数与输入层图片尺寸无关,与深度有关,比如输入层维度32*32*3,卷积层尺寸5*5,深度16,那么这个卷积层的参数个数为:5*5*3*1

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8954892.html 参考博客:https://blog.csdn.net/u012871279/article/details/78037984 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术,今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖. 首先先分模块解释代码.

# coding: utf-8 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("F:\TensorflowProject\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次大小batch_size = 100#计算一共有多少个批次n_batch = mnist.train.num_examp

一:传统神经网络存在的问题 权值太多,计算量太大 权值太多,需要大量样本进行训练 二:卷积神经网络(CNN) CNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数. 三:池化 四:卷积操作 五:CNN结构 六:基于卷积神经网络的手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist=input_data.read_data_sets('MN

上代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #参数概要 def vari

在深度学习网络结构中,各个层的类别可以分为这几种:卷积层,全连接层,relu层,pool层和反卷积层等.目前,在像素级估计和端对端学习问题中,全卷积网络展现了他的优势,里面有个很重要的层,将卷积后的feature map上采样(反卷积)到输入图像的尺寸空间,就是反卷积层.那么它在tensorflow里是怎么实现的呢?本篇博文讲介绍这方面的内容. 1. 反卷积函数介绍 tf.nn.conv2d_transpose(value, filter, output_shape, strides, padd

神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[ \begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x, & {x\gt 0} \end{cases} \end{equation} \] ReLU公式近似推导:: \[ \begin{align} f(x) &=\sum_{i=1}^{\inf}\sigma(x-i+0.

激活函数的作用如下-引用<TensorFlow实践>: 这些函数与其他层的输出联合使用可以生成特征图.他们用于对某些运算的结果进行平滑或者微分.其目标是为神经网络引入非线性.曲线能够刻画出输入的复杂的变化.TensorFlow提供了多种激活函数,在CNN中一般使用tf.nn.relu的原因是因为,尽管relu会导致一些信息的损失,但是性能突出.在刚开始设计模型时,都可以采用relu的激活函数.高级用户也可以自己创建自己的激活函数,评价激活函数是否有用的主要因素参看如下几点: 1)该函数是单调的

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/81382939 神经网络中使用激活函数来加入非线性因素,提高模型的表达能力. ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: ReLU公式近似推导:: 下面解释上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函数与ReLU函数接近,但比较平滑, 同ReLU一样是单边抑制,有宽广的接受域(0,+inf), 但是由于指数运算,对数运算计算量大的原因,

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”. sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”.使用“非饱和激活函数”的优势在于两点:    1.首先,“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题.    2.其次,它能加快收敛速度.    Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围    σ(x) = 1 / (1 + exp(−x))    tanh函数需要讲一个实值输入压缩至 [-1, 1]的范围    tanh(x)

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”. sigmoid和tanh是“饱和激活函数”,而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”.使用“非饱和激活函数”的优势在于两点:    1.首先,“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题.    2.其次,它能加快收敛速度.    Sigmoid函数需要一个实值输入压缩至[0,1]的范围    σ(x) = 1 / (1 + exp(−x))    tanh函数需要讲一个实值输入压缩至 [-1, 1]的范围    tanh(x)

一.网络结构 二.代码 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shap

注意: 1.大多情况下使用Relu激活函数这种激活函数计算快,且在梯度下降中不会卡在plateaus(平稳段),对于大的输入,也不会饱和. 2.logistic function和hyperbloic tangent funcation会饱和在1.

前言 最近尝试看TensorFlow中Slim模块的代码,看的比较郁闷,所以试着写点小的代码,动手验证相关的操作,以增加直观性. 卷积函数 slim模块的conv2d函数,是二维卷积接口,顺着源代码可以看到最终调的TensorFlow接口是convolution,这个地方就进入C++层面了,暂时不涉及.先来看看这个convolution函数,官方定义是这样的: tf.nn.convolution( input, filter, padding, strides=None, dilation_ra

在官方tutorial的帮助下,我们已经使用了最简单的CNN用于Mnist的问题,而其实在这个过程中,主要的问题在于如何设置CNN网络,这和Caffe等框架的原理是一样的,但是tf的设置似乎更加简洁.方便,这其实完全类似于Caffe的python接口,但是由于框架底层的实现不一样,tf无论是在单机还是分布式设备上的实现效率都受到一致认可. CNN网络中的卷积和池化层应该怎么设置呢?tf相应的函数是什么?具体的tutorial地址参见Tensorflow中文社区. 卷积(Convolution)

图片尺寸要自己修改. 看起来好像没啥意思,不知道下一步能干什么,先卷了再说.由于weights是随机生成的(tf.random_normal作用:用于从服从指定正太分布的数值中取出随机数),所以每次卷积后的图像会不一样. 代码: def func19(img_path): # 读取图片,矩阵化,转换为张量 img_data = cv2.imread(img_path) img_data = tf.constant(img_data, dtype=tf.float32) print(img_dat

卷积运算在数学上是做矩阵点积,这样可以调整每个像素上的BGR值或HSV值来形成不同的特征.从代码上看,每次卷积核扫描完一个通道是做了一次四重循环.下面以VALID卷积方式为例进行解释. 下面是python的代码: def convolve(dateMat,kernel): m,n = dateMat.shape km,kn = kernel.shape newMat = np.ones(((m - km + 1),(n - kn + 1))) tempMat = np.ones(((km),(k