标签：深度学习

Tensorflow快餐教程（3）- 向量

摘要： Tensorflow向量操作向量向量在编程语言中就是最常用的一维数组。二维数组叫做矩阵，三维以上叫做张量。向量虽然简单，高效，且容易理解。但是与操作0维的标量数据毕竟还是不同的。比如向量经常用于表示一个序列…

作者：LogM 本文原载于 https://segmentfault.com/u/logm/articles ，不允许转载~ 文章中的数学公式若无法正确显示，请参见：正确显示数学公式的小技巧 1. SGD（随机梯度下降）…

在TensorFlow的中文版官方文档中有详细的安装说明，具体步骤在此不再赘述。说一下自己在安装时的问题。安装了pip工具之后，其默认的包下载路径为python官网，但下载速度龟慢，且连接不稳定，经常因为连接超…

当初步搭建好网络，模型能出初步结果后，若想优化，可以考虑调整： 1.数据集扩增一般增加数据集容量，训练后的准确率会得到明显提升。 2.增大数据集差异性，随机性在制作数据集时可以考虑增加数据的差异性，随机性。 3.使用…

目录 1、tf.data.Dataset 2、Dataset常用函数 3、图像预处理的第一种方式 3.1、导入依赖库 3.2、定义常量 3.3、读取文本中的图片标签对 3.4、实例化Dataset并完成图像预处理 3.5…

矩阵矩阵的初始化矩阵因为元素更多，所以初始化函数更多了。光靠tf.linspace，tf.range之类的线性生成函数已经不够用了。可以通过先生成一个线性序列，然后再reshape成一个矩阵的方式来初始化。例： …

TensorFlow Debugger(tfdbg)，TensorFlow专用调试器。用断点、计算机图形化展现实时数据流，可视化运行TensorFlow图形内部结构、状态。有助训练推理调试模型错误。https://www…

一、分类问题 KNN (距离度量) DT (ID3-信息增益, C4.5-信息增益比, CART-gini指数) RF (bootstrap抽样，CART) Adaboost (样本权值分布，分类器系数) GBDT (…

由于近期学业繁重QAQ，所以我就不说废话了，直接上代码~ 朴素贝叶斯进行文本词汇分类 from numpy import * #词表到向量的转换 #创建实验样本，返回的是进行词条切分后的文档集合， #还有一个类别标签——…

构建神经网络——深度学习模型的基本步骤不同场景的深度学习模型具备一定的通用性，均可以从下述五个步骤来完成模型的构建和训练。数据处理：从本地文件或网络地址读取数据，并做预处理操作，如校验数据的正确性等。模型设计：完成…

摘要：机器学习实战篇：用简单的代码打造属于自己的神经网络模型～ Keras是目前最受欢迎的深度学习库之一，对人工智能的商业化做出了巨大贡献。它使用起来非常简单，它使你能够通过几行代码就可以构建强大的神经网络。在这篇文章…