2020年6月19日
摘要：
人工神经网络(ANN)介绍 生物神经元 人脑有数十亿个神经元。神经元是人脑中相互连接的神经细胞，参与处理和传递化学信号和电信号。 以下是生物神经元的重要组成部分: 树突 – 从其他神经元接收信息的分支 细胞核 – 处理从树突接收到的信息 轴突 – 一种被神经元用来传递信息的生物电缆 突触 – 轴突和 阅读全文
posted @ 2020-06-19 18:29
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摘要：
线性回归 数学中的回归是指，现实中的变量之间存在一种函数关系，通过一批样本数据找出这个函数关系，即通过样本数据回归到真实的函数关系。 线性回归/Linear Regression是指，一些变量之间存在线性关系，通过一批样本数据找出这个关系，线性关系函数的图形是一条直线。 线性函数的方程如下： y = 阅读全文
posted @ 2020-06-19 18:18
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摘要：
TensorBoard是一个工具，可以图形化显示TensorFlow程序（神经网络），还可以显示许多训练过程中的指标数据，如损失、准确度或权重等。TensorBoard可以帮助用户更好地理解、调试和优化TensorFlow程序。 下面是一个线性回归模型的图形： TensorBoard通过读取Tens 阅读全文
posted @ 2020-06-19 18:06
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摘要：
前面章节都是低阶API的介绍，有助于我们理解TensorFlow的基础知识。 为方便开发人员，TensorFlow提供了高阶API，包括以下模块： Keras，用于构建和训练深度学习模型的 TensorFlow 高阶 API。 Eager Execution，一个以命令方式编写 TensorFlow 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:54
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摘要：
TensorFlow中，会话（Session）表示计算图一次执行的上下文，也被称为TensorFlow运行时。 TensorFlow应用大致可以分为2个部分： 使用计算图定义神经网络结构 创建会话运行神经网络(计算图) 我们将通过一个例子来加深理解。 示例 本例完成以下操作： 创建两个张量常量 创建 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:53
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摘要：
创建计算图 下面的代码在内存中创建一个默认计算图。 import tensorflow as tf x = tf.Variable(3, name="x") y = tf.Variable(4, name="y") f = x*x*y + y + 2 代码中声明了变量和函数，这将会在内存中创建一个默 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:38
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摘要：
占位符允许稍后赋值，通常用于存储样本数据。 要创建占位符，可使用tf.placeholder方法。 语法 tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None ) 说明 dtype: 数据类型 shape: 占位符的维数，可选。默认情况下，值为赋值数据的形状 nam 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:27
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摘要：
变量存储可变化的值，例如可用于存储可训练参数：权重和偏置。 要创建一个变量，可以使用tf.get_variable()方法。 tf.get_variable(name = "", values, dtype, initializer) 参数 name = "": 变量名称 values: 指定变量形 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:23
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摘要：
我们已经知道怎么创建张量，现在来学习张量运算。 TensorFlow包含了许多基本的张量运算操作，让我们从一个简单的平方运算开始。 要进行平方运算，可以使用tf.sqrt(x)函数，x是一个浮点数。 import tensorflow as tf x = tf.constant([2.0], dty 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:16
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摘要：
张量中的所有元素只能有一种数据类型。可以使用张量属性dtype获取数据类型。 import tensorflow as tf m_shape = tf.constant([ [10, 11], [12, 13], [14, 15] ] ) print(m_shape.dtype) 输出 <dtype 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:12
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摘要：
张量的形状描述了张量中每个维度的元素数量。 打印张量时，TensorFlow会输出张量的形状，你也可以直接获取张量的形状属性。 import tensorflow as tf # 张量形状 m_shape = tf.constant([ [10, 11], [12, 13], [14, 15] ] 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:10
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摘要：
要创建张量，可以使用tf.constant()函数。 tf.constant(value, dtype, name = "") 参数说明 value: 定义张量的n维数组值，可选 dtype: 定义张量数据类型，例如： tf.string: 字符串类型 tf.float32: 浮点类型 tf.int 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:02
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摘要：
TensorFlow中的各种操作，如加权求和，激活函数等，都被编排成一个图，称为计算图。这样，一个神经网络就可以用一个计算图来表示。 计算图从本质上来说，是TensorFlow在内存中构建的程序逻辑图，它定义了实现神经网络所需的变量和操作。计算图定义好后，就可以被执行了。 计算图可以被分割成多个块， 阅读全文
posted @ 2020-06-19 16:55
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摘要：
Tensorflow的名字直接来源于它的核心数据结构：张量。 张量的概念来源于线性代数，表示一个多维数组，张量中的元素具有相同的数据类型。 Tensorflow中，所有的计算都涉及到张量，张量可以是输入数据，或者计算结果。 TensorFlow中的各种操作，如加权求和，激活函数等，都被编排成一个图， 阅读全文
posted @ 2020-06-19 16:53
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摘要：
在创建TensorFlow中的应用程序之前，最好能先理解TensorFlow所需的数学概念。数学被认为是任何机器学习算法的核心。 线性代数 标量(scalar) 一个单独的数 向量(vector) 一列数，即一维数组 矩阵(matrix) 二维数组 张量(tensor) 多维数组 矩阵加法 如果2个 阅读全文
posted @ 2020-06-19 15:30
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摘要：
具有感知、学习、推理和解决问题等认知功能的机器被认为拥有人工智能。 当机器具有认知能力时，人工智能就产生了。人类在相关领域的能力是人工智能的衡量标准。 弱人工智能 弱人工智能执行特定任务，甚至比人类做得更好，例如，围棋人工智能AlphaGo。弱人工智能是目前人工智能的主要研究领域。 强人工智能 强人 阅读全文
posted @ 2020-06-19 15:25
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摘要：
TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由谷歌团队开发。TensorFlow使用方便，开发人员可以用来开发各种人工智能应用。 TensorFlow的官方网站: www.tensorflow.org TensorFlow的主要特性： 以张量(一种多维数组)为基础，轻松定义、计算数学算式 提供对深 阅读全文
posted @ 2020-06-19 15:24
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摘要：
聚类(K-means clustering)是在一组未标记的数据中，将相似的数据（点）归到同一个类别中的方法。聚类与分类的最大不同在于分类的目标事先已知，而聚类则不知道。 K-means是聚类中最常用的方法之一，它是基于点与点的距离来计算最佳类别归属，即靠得比较近的一组点（数据）被归为一类。 K-m 阅读全文
posted @ 2020-06-19 15:22
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摘要：
scipy.special 模块中包含了一些常用的杂项函数，例如经常使用的： 立方根函数 指数函数 相对误差指数函数 对数和指数函数 兰伯特函数 排列组合函数 γ函数 示例 解立方根: from scipy.special import cbrt res = cbrt([1000, 27, 8, 2 阅读全文
posted @ 2020-06-19 15:12
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摘要：
默认情况下，所有NumPy函数都可以在SciPy(命名空间)中使用。当导入SciPy时，不需要显式地导入NumPy函数。NumPy的主要对象是n次多维数组ndarray，SciPy构建在ndarray数组之上，ndarray是存储单一数据类型的多维数组。在NumPy中，维度称为轴，坐标轴的数量称为秩 阅读全文
posted @ 2020-06-19 15:00
大码王
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