2019年4月30日

摘要: keras提供了 线性的模型,但是有些网络需要多个输入,有些网络有多个输出,更甚之层与层之间有内部分支,这使得网络看起来像是层构成的图,而不是线性的堆叠。有些场景需要多模态的输入,这些的输入来源于不同的数据,例如下面的例子 而有些场景是多个输出,例如给定一部小说,希望将其自动分类(比如爱情、惊悚), 阅读全文
posted @ 2019-04-30 16:09 Wanna_Go 阅读(1890) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2018年7月4日

摘要: 前几天一个同学在看一段代码,内容是使用gensim包提供的Word2Vec方法训练得到词向量,里面有几个变量 看不懂,就向我求助,我大概给他讲了下code是哈夫曼编码,count应该是这个词在训练语料中出现的计数,point应该是在建树的过程中 路径的节点等等,这个算法我13、14年的时候就看过,所 阅读全文
posted @ 2018-07-04 11:15 Wanna_Go 阅读(1491) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年4月7日

摘要: tf.nn.conv2d 在使用TF搭建CNN的过程中,卷积的操作如下 这个函数中各个参数的含义是什么呢? X:输入数据的mini batch,为一个4D tensor;分别表示的含义为[n_batch,height,width,channel] filters:为卷积核,为一个4D tensor, 阅读全文
posted @ 2018-04-07 20:45 Wanna_Go 阅读(7073) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2018年4月3日

摘要: 在使用TF搭建CNN的过程中,卷积的操作如下 这个函数中各个参数的含义是什么呢? X:输入数据的mini batch,为一个4D tensor;分别表示的含义为[n_batch,height,width,channel] filters:为卷积核,为一个4D tensor,分别表示的含义为 [fil 阅读全文
posted @ 2018-04-03 09:50 Wanna_Go 阅读(889) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年3月29日

摘要: 工作中需要用到将hive的数据导一份到mysql中,需求是这样的:hive每天会产生一份用户标签(tag)发生变化的结果表user_tag,这份结果同步到mysql中,并且保持一份全量表,存储当前用户的标签。最初打算是在mysql建立一个分区表,按照天存储user_tag,研究了一下mysql的分区 阅读全文
posted @ 2018-03-29 09:25 Wanna_Go 阅读(867) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2018年3月28日

摘要: 综述 当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时,就有必要对它进行分区并存储到若干台单独的计算机上。HDFS是hadoop的主要分布式存储系统,一个HDFS集群主要包括NameNode用来管理文件系统的metadata,DataNode用来存储实际的数据。下面是HDFS的一些特点 1.Had 阅读全文
posted @ 2018-03-28 10:42 Wanna_Go 阅读(1143) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年3月25日

摘要: 搭建好网络后,常使用梯度下降类优化算法进行模型参数求解,模型越复杂我们在训练神经网络的过程上花的时间就越多,为了解决这一问题,我们就需要找一些优化算法来提高训练速度,TF的 模块中提供了丰富的优化算法,这一节对这些优化器做下简单的对比。 Stochastic Gradient Descent(SGD 阅读全文
posted @ 2018-03-25 17:35 Wanna_Go 阅读(1391) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这一节使用TF搭建一个简单的神经网络用于分类任务,首先把需要的包引入,另外为了防止在多次运行中一些图中的tensor在内存中影响实验,采取重置操作: 为了方便观察随机生成一组两维数据 上面生成的两个类别的数据,均值分别为 和` 1 1` 接下来就是训练模型 上面创建了一个隐含层的网络,使用的是 ,也 阅读全文
posted @ 2018-03-25 17:33 Wanna_Go 阅读(540) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这一节使用TF搭建一个简单的神经网络用于回归预测,首先随机生成一组数据 随机生成了一组数据,模型为$y=x^2+x$,看一下数据的分布 接下来搭建一个含有一个隐藏层的神经网络,损失选择使用 误差 其中 中提供了常用的损失函数实现,也可以自己去实现,开始训练模型 看一看效果: note: 上面使用了 阅读全文
posted @ 2018-03-25 17:32 Wanna_Go 阅读(1914) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 方法1 之前写 "使用sklearn进行数据挖掘 房价预测(4)—数据预处理" 一文中 时候已经提到过,使用sklearn中提供的 和`OneHotEncoder`方法 方法2 sklearn提供的简单方法,上面两步可以合并为一步 方法3 这次需要隆重介绍的是这个方法,在TensorFlow代码中看 阅读全文
posted @ 2018-03-25 17:29 Wanna_Go 阅读(5247) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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