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简单卷积神经网络实现思路

1.设置算法超参数2.获取权重、偏置的函数化封装3、卷基层、非线性激活层、池化层、全连接层的函数化封装4.封装前向推断过程(即卷基层、非线性激活层、池化层、全连接层)5、定义损失层(前向推断的预测输出与原标签的运算得到量化的差异损失)6.定义优化训练层(调整权重参数使损失层输出的损失逐渐变小)7、定义模型评估层(遍历一定数目预测结果和原标签,统计匹配情况,算出模型准确率)

卷积神经网络基础目录

关键字:卷积神经网络,卷积层、卷积核、非线性激活函数、池化层。图像像素级别的输入对图像识别算法实现意义不大。以多像素结构化组成的某个对象的局部特征作为算法输入能很大地提高图像识别算法的性能、准确率及泛化性。

两个隐藏层叠的solftmax模型————mnist.py

softmax实现目录 目录

每个输入是1784的矩阵,W是78410的矩阵,b是101的矩阵。经过 Y_pred=xW+b,得到Y_pred是一个101的矩阵,矩阵的每个元素都是个运算出的数值, 将Y_pred进行概率分布操作,得到101的矩阵,每个元素的数值在0~1之间。将其取名为logitsdef loss(logits,labels):…前向预测结果和样本的真实类标签进行运算得到lossdef training(loss,learning_rate):… 训练过程则需要loss参与

SoftMax Regression分类器模型目录

待预测样本的图像经过卷积后的到的特征图可以从计算机的角度算出样本与每个分类的拟合程度值。将该值通过取对数变化后去除负数并拉大整数值之间的差异,然后再归一化成概率分布,用于计算对数损失(交叉熵损失)。概率分布后,再和样本真实分类进行运算得到对数损失值。

Tensorflow实现最近邻分类

干货之前

干货之前水水走过

初识-TensorFlow-目录

大学时候曾经参加过大学生创业创意比赛,我的企划书的创业创意就是做一个传承经验的应用,让好学之人少走弯路,志同道合者应相聚!

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