随笔分类 - Tensorflow
摘要：神经元模型：用数学公式表示为：?(∑????? + ?)，f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单 元构成的。 激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh 等。 ① 激活函数 relu: 在 Tensorflow 中，用 tf.nn.re
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摘要：参考博客： 《参考博客一》 《参考博客二》 《MNIST代码理解》 所需环境： 已安装opencv环境 下载好MNIST数据集 pycharm一些库的安装 实现效果： 这是手写的两个字，进行opencv二值化处理后，得到两张28*28像素的图片，即可进行识别。 进行代码二处理后的数字3图片： 然后将
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摘要：项目链接 ：https://github.com/andrefaraujo/videosearch 此篇文章用于记录我搭建环境的过程，以及在搭建环境时相应的解决方案，为后续学习提供帮助。 原文翻译如下： 这个项目目前包含的代码： 从视频中提取关键帧 视频镜头边界探测器 筛选描述符提取/图像/帧 全局
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摘要：一、反向传播 反向传播：训练模型参数，在所有参数上用梯度下降，使 NN 模型在训练数据上的损失函数最小。 损失函数（loss）：计算得到的预测值 y 与已知答案 y_的差距。 损失函数的计算有很多方法，均方误差 MSE 是比较常用的方法之一。 均方误差 MSE：求前向传播计算结果与已知答案之差的平方
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摘要：一、神经网络的参数 神经网络的参数：是指神经元线上的权重 w，用变量表示，一般会先随机生成 这些参数。生成参数的方法是让w等于tf.Variable，把生成的方式写在括号里。 神经网络中常用的生成随机数/数组的函数有： tf.random_normal() 生成正态分布随机数 tf.truncate
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摘要：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。 张量：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组；
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摘要：MNIST数据集介绍和下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 一、数据集介绍： MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集 下载下来的数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test） 二、Tens
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摘要：转载自：《MINIST数据集介绍及读取》 MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。 下载 官方网站 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 一共4个文件，
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摘要：import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建自定义图像 #使用numpy生成200个随机点 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]
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摘要：转载自：https://blog.csdn.net/lengguoxing/article/details/78456279 1：你想要学习TensorFlow，首先你得安装Tensorflow，在你学习的时候你最好懂以下的知识： a：怎么用python编程； b：了解一些关于数组的知识； c：最理
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摘要：各环境安装 我使用的是python3环境 安装scikit-learn：pip3 install scikit-learn 安装numpy：pip3 install numpy 安装scipy：pip3 install scipy 安装matplotlib：pip3 install matplotl
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摘要：该函数可以把yes和no转化为0和1，或是把incident和normal转化为0和1。 标签都是非数字化的，所以我们需要对其进行转换。 from sklearn import preprocessing labelList=['yes', 'no', 'no', 'yes']# 将标签矩阵二值化
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摘要：DictVectorizer的处理对象是符号化(非数字化)的但是具有一定结构的特征数据，如字典等，将符号转成数字0/1表示。 #使用DictVectorizer对使用字典存储的数据进行特征抽取和向量化 #定义一组字典列表，用来表示多个数据样本（每个字典代表一个数据样本） measurements =
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摘要：python中有个csv包（build-in），该包有个reader，按行读取csv文件中的数据 reader.next()作用：打印csv文件中的第一行标题header python3中的用法： allElectronicsData = open(r'C:\Users\Lenovo\Desktop
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摘要：Evernote Export 1. 基本概念：训练集，测试集，特征值，监督学习，非监督学习，半监督学习，分类，回归 2. 概念学习：人类学习概念：鸟，车，计算机 定义：概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数3. 例子：学习 “享受运动" 这一概念： 小明进行水上运动，是
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