一、文本的预处理---文本转数字列表 TensorFlow的Keras库有文本预处理功能。Tokenizer是一个用于向量化文本，或将文本转换为序列（即单词在字典中的下标构成的列表，从1算起）的类。如下面示例的： ['ha ha gua angry','howa ha gua excited naive']，按照每个词的位置重新编号为 [[1, 1, 2...
作者：zhbzz2007 出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO 。 github地址 在...
写一个基于tensorflow的cnn，分类fasion-MNIST数据集 这个就是fasion-mnist数据集 这张图片是CNN的一般结构 先上代码，在分析: import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np config = tf.ConfigProto() confi...
1 模型训练基本步骤 进入了AI领域，学习了手写字识别等几个demo后，就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的。选定了网络结构后，深度学习训练过程基本大同小异，一般分为如下几个步骤 定义算法公式，也就是神经网络的前向算法。我们一般使用现成的网络，如inceptionV4，mobilenet等。 定义loss，选择优化器，来让loss最小 对数据进...
转自出处： http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50278697 符号说明： 以如下图为例： 前面的网络结构对应二分类问题 后面的网络结构对应多分类问题 Layer层： 最左边的层为输入层(input layer)，对应样本特征 最右边的层为输出层(output layer)，对应预测结果 Node：...
七、全连接层 全连接层在整个网络卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的特征表示映射到样本的标记空间的作用。 一段来自知乎的通俗理解： 从卷积网络谈起，卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会”。卷积核的个数相当于候选人，图像中不同的特征会激活不...
神经网络(NOIP2003第1题) Time Limit: 1 second Memory Limit: 50 MB 【问题背景】 人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同学在自学了一...
本文是对文献 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》 的内容总结，详细内容请参照原文。 引言 大量的学习任务都要求能处理包含丰富的元素间关联关系的图数据，例如物理系统建模、疾病分类以及文本和图像等非结构数据的学习等。图形神经网络（GNNs）是一种连接模型，通过图形节点之间的...
题目 上周使用了多类logistic回归，然而logistic回归不能形成更复杂的假设，因为它只是一个线性分类器。 在本次练习中，将使用前馈神经网络来识别手写数字(从0到9)。数据依然是MNIST手写体数据集，这里包含了5000个训练样本。 之前用了逻辑回归进行多元分类，这次用前馈神经网络进行预测。神经网络可以实现非常复杂的非线性的模型。我们将利用已经训...
1.RNN导出案例---Neural network needs memory 加入记忆元素的案例： 2.RNN的结构 当神经网络有了记忆后，由于存储在memory中的值不同，模型的输出也会不同。 当然，RNN的结构可以是深层的。 3.Bidirectional RNN 双向的循环神经网络 双向RNN的优点：例如填写完形填空时，读了这个句子中挖...