Tensorflow

实验12 卷积神经网络

每一层的卷积是的输出大小编程n-5+1,每卷积一次，宽高的维度就会减少4，使用更大的卷积层会更快的减少输出的大小，在输入的宽和高 周围加入额外的行/列，控制输出形状的减少量，填充Ph行和Pw列，输出形状为：（Nh-Kh+Ph+1）*(Nw-Kw+Pw+1)，我们通常取Ph=Kh-1,Pw=Kw...
2023-05-24 15:54 阅读数 35

21- 神经网络模型_超参数搜索 (TensorFlow系列) (深度学习)

from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor # 回归神经网络# 搜索最佳学习率。超参数搜索的方式: 网格搜索 定义n维方格 每个方格对应一组超参数 一组一组参...
2023-03-01 12:20 阅读数 53

dropout层_机器学习：在TensorFlow（Keras）中了解和实现Dropout

在本文中，我们将探讨Dropout的概念，并了解如何使用TensorFlow和Keras在神经网络中实现该技术。了解Dropout神经网络在其输入和输出层之间具有隐藏层，这些隐藏层中嵌入了神经元，神经元内的权重以及神经元之间的连接使得神经网络系统能够模拟学习过程。简单神经网络一般的观点是，神经...
2023-02-10 10:52 阅读数 145

TensorFlow之文本分类算法-3

本文主要描述TensorFlow之文本分类算法的基本原理
2022-11-25 12:19 阅读数 120

tensorflow2.0之卷积神经网络

tf.keras实现卷积神经网络Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras可以很明确的定义了层的概念，反过来层与层之间的参数反倒是用户不需要关心的对象，所以构建神经网络的方法对于普通...
2022-09-01 17:26 阅读数 83

TensorFlow v1到v2版本兼容问题汇总与解决方案

记录从tensorflow 1.x升级到2.x遇到的问题和解决方法
2022-08-25 20:26 阅读数 72

Tensorflow2.0快速入门

准备数据：采集大量“特征/标签”数据搭建网络：搭建神经网络结构优化参数：训练网络获取最佳参数（反传）应用网络：将网络保存为模型，输入新数据，输出分类或预测结果（前传） 1)输入时有两个 一个是样本参数，一个是标准答案2）神经网络前向过程实际就是求一个样本是各个答案的概率公式 y=x*w+b...
2022-08-18 15:02 阅读数 58

Keras - Batch normalization 理论与实践

一.引言训练深层神经网络是一个复杂的事实每层输入的分布在随着前一层参数的变化，进行训练。这就降低了训练的速度，因为它需要较少的学习速率和仔细的参数初始化，并使其-很难训练具有饱和非线性的模型。我们把这种现象称为内部协变量移位，并通过规范化层输入来解决问题。我们的方法从使规范化成为模型体系结构的...
2022-06-10 11:46 阅读数 155

搭建神经网络进行气温预测

TensorFlow搭建一个气温预测的小回归网络
2022-05-17 22:25 阅读数 205

tensorflow2.0用LSTM实现MNIST手写数字数据集分类

一般来说，用CNN来进行图像分类任务可以获得很高的准确率，而LSTM一般用于自然语言处理方面，但是，用LSTM也是可以实现图像分类并得到较高准确率的。代码如下：import tensorflow as tfimport tensorflow.keras as kerasfrom tensorf...
2022-04-07 10:45 阅读数 112
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