深度学习之新闻多分类问题

平时除了遇到二分类问题,碰到最多的就是多分类问题,例如我们发布blogs时候选择的tag等。如果每个样本只关联一个标签则是单标签多分类,如果每个样本可以关联多个样本,则是多标签多分类。今天我们来看下新闻的多分类问题。 一、数据集 这里使用路透社在1986年发布的数据集,它包含很多的短新闻及其对应的主 ... »

TensorFlow Serving

TensorFlow Serving 可以快速部署 Tensorflow 模型,上线 gRPC 或 REST API。 官方推荐 Docker 部署,也给了训练到部署的完整教程:Servers: TFX for TensorFlow Serving。本文只是遵照教程进行的练习,有助于了解 Tenso ... »

Tensorflow-卷积神经网络CNN

卷积神经网络CNN 结构 池化操作 手写数字-卷积神经网络实现 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.compat.v1.disable_eager_executio ... »

Tensorflow-各种优化器总结与比较

优化器总结 机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要分为三种梯度下降法:标准梯度下降法(GD, Gradient Descent),随机梯度下降法(SGD, ... »

Tensorflow-交叉熵&过拟合

交叉熵 二次代价函数 原理 缺陷 假如我们目标是收敛到0。A点为0.82离目标比较近,梯度比较大,权值调整比较大。B点为0.98离目标比较远,梯度比较小,权值调整比较小。调整方案不合理。 交叉熵代价函数(cross-entropy) 换一个思路,我们不改变激活函数,而是改变代价函数,改用交叉熵代价函 ... »

Tensorflow-线性回归与手写数字分类

线性回归 步骤 构造线性回归数据 定义输入层 设计神经网络中间层 定义神经网络输出层 计算二次代价函数,构建梯度下降 进行训练,获取预测值 画图展示 代码 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as p ... »

Tensorflow-基础使用

Tensorflow基本概念 使用图(graphs)来表示计算任务 在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 使用tensor表示数据 通过变量(Variable)维护状态 使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据 Tensorflow是一个编程系统, ... »

Tensorflow2.0-mnist手写数字识别示例

Tensorflow2.0-mnist手写数字识别示例 读书不觉春已深,一寸光阴一寸金。 简介:通过CNN 卷积神经网络训练后识别出手写图片,测试图片mnist数据集中的0、1、2、4。 一、mnist数据集准备 虽然可以通过代码自动下载数据集,但是mnist 数据集国内下载不稳定,会出现【Down ... »

Tensorflow学习-1

Tensorflow学习-1 人生若只如初见,何事秋风悲画扇。 简介:Tensorflow基本使用、常量/变量、tensorflow2.0兼容tensorflow1.0版本。 一、代码示例 1 import tensorflow as tf 2 3 print("tensorFlow version ... »

循环神经网络(RNN)

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种别具一格的网络模型,其循环元节点不仅可以接上来自上层的输入数据,也可以接收自身上一次迭代的输出,基于这种特殊的结构,循环神经网络拥有了短期记忆能力,通过“记忆”保存了数据间的关联关系,所以尤为适合处理语言、文本、视频等时序... ... »

卷积生成对抗网络(DCGAN)---生成手写数字

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) 生成 MNIST 手写图片 1、基本原理 生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是“骗过”判别器 判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出 ... »

使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络(CNN)的ECG心电信号识别分类(四)

在上一篇文章中,我们已经对心电信号进行了预处理,将含有噪声的信号变得平滑,以便分类。本篇文章我们将正式开始利用深度学习对心电信号进行分类识别。 卷积神经网络 不论是传统机器学习,还是深度学习,分类的依据都是不同类别的数据中包含的不同特征。要进行分类识别就需要对数据的特征进行提取,但是二者的提取方式并 ... »

TensorFlow Data模块

模块作用 tf.data api用于创建训练前导入数据和数据处理的pipeline,使得处理大规模数据,不同数据格式和复杂数据处理变的容易。 基本抽象 提供了两种基本抽象: Dataset 和 Iterator Dataset 表示元素序列集合,每个元素包含一个或者多个Tensor对象,每个元素是一 ... »

TensorFlow(1)-基础知识点总结

1、 tensorflow简介 Tensorflow 是 google 开源的机器学习工具,在2015年11月其实现正式开源,开源协议Apache 2.0。 Tensorflow采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据(数据以张量 ... »

TensorFlow(1)-基础知识点总结

# 1、 tensorflow简介 Tensorflow 是 google 开源的机器学习工具,在2015年11月其实现正式开源,开源协议Apache 2.0。 Tensorflow采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据(数据以 ... »

ML.NET调用Tensorflow模型示例——MNIST

ML.NET在不久前发行了1.0版本,在考虑这一新轮子的实际用途时,最先想到的是其能否调用已有的模型,特别是最被广泛使用的Tensorflow模型。于是在查找了不少资料后,有了本篇示例。希望可以有抛砖引玉之功。 环境 Tensorflow 1.13.1 Microsoft.ML 1.0.0 Micr ... »

【机器学习】深度学习与TensorFlow 2.0 —— 入门篇

注:因为毕业论文需要用到相关知识,借着TF 2.0发布的时机,重新捡起深度学习。在此,也推荐一下优达学城与TensorFlow合作发布的TF 2.0入门课程,下面的例子就来自该课程。 原文发布于博客园: 本文中所有代码都在文末第二个链接中 转载请注明! 机器学习与深度学习 深度学习是机器学习的一个分 ... »

如何理解Axis?

前言 只有光头才能变强。 回顾前面: "从零开始学TensorFlow【01 搭建环境、HelloWorld篇】" "什么是TensorFlow?" "TensorFlow读写数据" 不知道大家最开始接触到axis的时候是怎么样的,反正我是挺难理解的..我们可以发现TensorFlow的很多API都 ... »