tf.contrib.layers.fully_connected 添加完全连接的图层. tf.contrib.layers.fully_connected(    inputs,    num_outputs,    activation_fn=tf.nn.relu,    normalizer_fn=None,    normalizer_params=None,    weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),    wei

这一节,介绍TensorFlow中的一个封装好的高级库,里面有前面讲过的很多函数的高级封装,使用这个高级库来开发程序将会提高效率. 我们改写第十三节的程序,卷积函数我们使用tf.contrib.layers.conv2d(),池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d()和tf.contrib.layers.avg_pool2d(),全连接函数使用tf.contrib.layers.fully_connected(). 一 tf.contrib.layers中的具体函数

在TensorFlow中封装好了一个高级库,tf.contrib.layers库封装了很多的函数,使用这个高级库来开发将会提高效率,卷积函数使用tf.contrib.layers.conv2d,池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d和tf.contrib.layers.avg_pool2d,全连接函数使用 tf.contrib.layers.fully_connected,下面来看里面封装好的函数接口: 以最复杂的卷积为例,其他的几个函数与之类似: layers.c

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/layers/fully_connected fully_connected: 1.先根据权重得到输出 2.对输出normalizer (BN..) 3.对输出activate(relu, ...) Defined in tensorflow/contrib/layers/python/layers/layers.py. def fully_connected(inputs, num_ou

AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类.层自左向右.自上向下读取,关联层分为一组,高度.宽度减小,深度增加.深度增加减少网络计算量. 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/ .数据下载解压到模型代码同一路径imagenet-dogs目录下.包含的120种狗图像.80%训练,20%测试.产品模型需要预留原始数据交叉验

最近学习了TensorFlow,发现一个模型叫vgg16,然后搭建环境跑了一下,觉得十分神奇,而且准确率十分的高.又上了一节选修课,关于人工智能,老师让做一个关于人工智能的试验,于是觉得vgg16很不错,可以直接用. 但发现vgg16是训练好的模型,拿来直接用太没水平,于是网上发现说可以用vgg16进行迁移学习. 我理解的迁移学习: 迁移学习符合人们学习的过程,如果要学习一样新东西,我们肯定会运用或是借鉴之前的学习经验,这样能够快速的把握要点,能够快速的学习.迁移学习也是如此. vgg16模型是

一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于正向或反向,第一个cell传入时没有之前的序列输出值,所以需要对其进行初始化.一般来讲,不用刻意取指定,系统会默认初始化为0,当然也可以手动指定其初始化为0. initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) 2.初

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而

这一节使用TensorFlow中的函数搭建一个简单的RNN网络,使用一串随机的模拟数据作为原始信号,让RNN网络来拟合其对应的回声信号. 样本数据为一串随机的由0,1组成的数字,将其当成发射出去的一串信号.当碰到阻挡被反弹回来时,会收到原始信号的回声. 如果步长为3,那么输入和输出的序列如下图所示: 原序列 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 回声序列 null null null 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 如上表所示,回声序列的前三项是null,原

1.0 - TensorFlow model 导入相关依赖包. import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops from cnn_utils import * 初始

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络 对于不同问题(图像,语音,文本),需要选用不同网络模型比如CNN RESNE

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

Convolutional Neural Networks: Application Welcome to Course 4's second assignment! In this notebook, you will: Implement helper functions that you will use when implementing a TensorFlow model Implement a fully functioning ConvNet using TensorFlow (

CNN神经网络架构至少包含一个卷积层 (tf.nn.conv2d).单层CNN检测边缘.图像识别分类,使用不同层类型支持卷积层,减少过拟合,加速训练过程,降低内存占用率. TensorFlow加速所有不同类弄卷积层卷积运算.tf.nn.depthwise_conv2d,一个卷积层输出边接到另一个卷积层输入,创建遵循Inception架构网络 Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision https://arxiv.org/ab

https://blog.csdn.net/heisejiuhuche/article/details/73010638 这篇文章不涉及RNN的基本原理,只是从选择数据集开始,到最后生成文本,展示一个RNN使用实例的过程. 对于深度学习的应用者,最应该关注的除了算法和模型,还应该关注如何预处理好自己的数据,合理降噪,以及如何在数据量不同的情况下选择合理的超参,来达到最理想的训练结果. 在经过近三个月的学习之后,我打算使用Tensorflow,创建一个LSTM RNN模型,使用中文小说作为数据源,

from __future__ import division, print_function, absolute_import import tflearn import numpy as np import math import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf step_radians = 0.001 steps_of_history = 10

目录: 1. tf.placeholder_with_default(tf.constant(1.0),shape=[],name='use_dropout')   # 设置一个占位符 2. tf.constant(input, size, name) # 产生一个变量 3.tf.variable_scope(name, reuse=True)  # 设置函数的作用范围 4.tf.get_variable(name, shape)  # 设置函数变量 5.tf.nn.conv2d(i, k, [

一.循环神经网络简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出. 下图展示了一个典型的循环神经网络. 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻.上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt,还有一个自身当前时刻的状态St. 在每一个时刻,A会读取t时刻的输入Xt,并且得到一个输出Ht.同时还会得到一个当前时刻的状态St,传递给下一时刻t+1. 因此,循环

一.简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识,也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能,本篇就将对如何利用tensorflow,在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务,若你对RNN及LSTM不甚了解,请移步上一篇数据科学学习手札39; 二.数据说明及预处理 2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers,这个数据集记录了Box & Jenkins航空公司1949-1960年共144个观测值(对应每个月的国际航线乘