??????????? ??????????? ??????????? ?????? 手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。设计识别率高的算法，实现快速识别的系...
导入依赖包 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 生成直线数据并加入噪音画图显示 train_x = np.linspace(-1, 1, 100) # 生成 -1 到 1之间 分成100份 # print(train_x) noise = np.random.randn(*train_x.shape) * 0.3 train_y = 2 * train_x + noise # 给每一个点加上噪音 # print(noise) plt.plot(train_x, train...
我正在寻找在Tensorflow中使用LSTM单元的RNN的低级实现.我已经实现了几个使用低级API的前馈网络.这有助于我理解人工神经网络的内部运作.我是否可以对RNN执行相同的操作,或者是否建议使用LSTM单元的Tensorflow实现(tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell)？我没有在Tensorflow中发现任何RNN的低级实现.我在哪里可以找到这样的低级实现？ Tensorflow是否专门为此而设计？我从哪里开始？我希望我的一些问题可以在这里得到解答解决方法:1)使用t...
在上一篇文章强化学习——DQN介绍 中我们详细介绍了DQN 的来源，以及对于强化学习难以收敛的问题DQN算法提出的两个处理方法：经验回放和固定目标值。这篇文章我们就用代码来实现 DQN 算法 一、环境介绍 1、Gym 介绍 本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 \(OpenAI\) 推出的\(Gym\)仿真环境， \(Gym\) 是一个研究和开发强化学习相关算法的仿真平台，了许多问题和环境（或游戏）的接口，而用户无需过多了解游戏的内部实现，通过...
Deep Learning with TensorFlow IBM Cognitive Class ML0120EN Module 5 - Autoencoders使用DBN识别手写体 传统的多层感知机或者神经网络的一个问题： 反向传播可能总是导致局部最小值。 当误差表面(error surface)包含了多个凹槽，当你做梯度下降时，你找到的并不是最深的凹槽。 下面你将会看到DBN是怎么解决这个问题的。 深度置信网络 深度置信网络可以通过额外的预训练规程解决局部最小值的问题。 预训练在反向传播之前做完，这...
1 #线性回归：用线性模型y=Wx+b拟合sin2 import numpy as np3 import matplotlib.pyplot as plt4 import tensorflow as tf5 6 #数据，标签7 x_data = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,300)8 noise = np.random.normal(-0.01,0.05,x_data.shape)9 y_label = np.sin(x_data) + noise 10 plt.rcParams[font.sans-serif]=[FangSong] # 用来正常显示中...
tensorflow2.0使用VGG16预训练模型实现图像语义分割 准备： tensorflow2.0.0或以上，最好是GPU版本python3.7或以上环境，推荐使用Anaconda发行版，本站有相关教程数据集，这里放出网盘链接：link，提取码：cb9tVGG16预训练模型：VGG16，提取码：ouac，在下面代码中，直接调用keras内置的，需要从国外网站下载，速度慢， 这里给出网盘文件，下载后放到C盘**.用户/yourPCname/.keras **文件夹下看到的小伙伴们有什么问题可以在下方评...
我最近遇到了tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits,但我无法弄清楚实现与sigmoid_cross_entropy_with_logits相比有什么不同.解决方法:sigmoid和softmax之间的主要区别在于softmax函数在概率方面返回结果,这种结果更符合ML哲学. softmax的所有输出总和为1.转向告诉您网络对答案的信心. 然而,sigmoid输出是谨慎的.它的正确或不正确.你必须编写代码来自己计算概率. 就网络的性能而言. Softmax通常比sigmoid提供更好的准确性....