梁桂钊的博客

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勾勒岀未来的轮廓线,订下勇往直前的准则。
微小的梦想,全部点燃。
用这份光芒刺破黑暗,粉碎了的壁垒另一边,我看见了属于自己的天空。

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TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 欠拟合和过拟合

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

阅读完《TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 手写数字识别入门 - MNIST机器学习》,我们现在来了解一些核心概念与优化方案。这篇文章,我们接着来梳理下欠拟合和过拟合。 在这张图中,第一个情况,使用一条直线来作为模型,很明显无论如何调整起始点和斜率都不可能很好的

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 训练集、测试集和验证集

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

阅读完《TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 手写数字识别入门 - MNIST机器学习》,我们现在来了解一些核心概念与优化方案。这篇文章,我们先来梳理下训练集、测试集和验证集。 一般情况下,我们会将数据集分成:训练集(train set) 、验证集(validati

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 手写数字识别入门 - MNIST机器学习

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

MNIST 是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: MNIST数据集MNIST 数据集的官网是 Yann LeCun’s website。在这里,官方提供了一份 python 源代码用于自动下载和安装这个数据集。 """Functions for downl

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 完整的神经网络案例

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

这个案例中,我们可以分成三个步骤。 定义神经网络的结构和前向传播的输出结果。 定义损失函数以及选择反向传播优化的算法。 生成会话,并且在训练数据上进行运行反向传播优化算法。 import tensorflow as tf import numpy as np import

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 梯度消失与梯度爆炸

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

梯度消失梯度消失,会导致前面的隐藏层学习正常,后面的隐藏层的权重基本上不进行更新,导致的是后面的隐藏层基本上学习不到东西。换句话说,在模型训练中,如果存在多个隐藏层,梯度的从第一个隐藏层传播到第二个隐藏层的时候,第二层学到的东西不够多,到了第三层,学习的效率就更低了。 事实上,每

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 梯度下降法

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

梯度下降法的核心思路:在函数的曲线(曲面)上初始化一个点,然后让它沿着梯度下降的方向移动,直到移动到函数值极值的位置,这个位置视具体的问题而定,可能是极小值也可能是极大值。因为如果是凹函数那就是梯度上升的方向了。 梯度可以通过求偏导的方式计算,因为一个函数在某一点的导数描述了这

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 参数与超参数

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

参数作为模型从历史训练数据中学到的一部分,是机器学习算法的关键。根据经典的机器学习文献,可以将模型看作假设,而参数是根据特定的数据集对假设进行的具体调整。简单来说,模型参数就是模型内部的配置变量,可以用数据估计它的值。 控制模型参数分布的参数,被称为超参数。事实上,模型超参数是模

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 神经网络介绍

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

神经网络,顾名思义,是由神经元所组织的网络。现在,我们来看下神经网络的结构。下面这张图,这是一个比较简单的神经网络结构。 这是一个 2 层神经网络。因为,一般情况下,输入层不算,隐藏层算 1 层,输出层算 1 层,一共 2 层。 在一个神经网络中通常会分这样几层:输入层、隐藏层

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 损失函数的使用

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

一般来说,损失函数,又称为代价函数,用来评价模型的预测值与真实值的不一致程度,它是一个非负实值函数。如果损失函数越小,模型的性能就越好。 神经网络解决的现实问题主要有两大类:分类问题与回归问题。 分类问题分类问题,指的是将不同的样本划分到已知的类别中,如经典的识别手写数字,就是

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 激活函数的使用

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

为什么使用激活函数为什么使用激活函数,激活函数有什么用呢?事实上,激活函数实现去线性化,给神经网络提供了非线性建模能力。换句话说,如果不用激活函数,每一层输出都是上层输入的线性函数,无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合。如果使用激活函数的话,激活函数给神经元引入了非线性因

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - TensorFlow 基本使用

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

阅读完《TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - TensorFlow 快速入门》,再补充几点 TensorFlow 的基本使用。 常量我们可以创建一个常量 op, 产生一个 1x1 矩阵。 m = tf.constant([[3.]]) 变量参见《TensorF

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - TensorFlow 快速入门

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

TensorFlow是什么Tensor(张量)意味着 N 维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow 即为张量从图的一端流动到另一端。 TensorFlow 计算模型TensorFlow 中的所有计算都会被转化为计算图上的节点,换句话说,使用 Tens

TensorFlow 学习摘要(三) 深度学习 - 深度学习是什么

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

1981 年的诺贝尔医学奖,颁发给了 David Hubel 和 Torsten Wiesel,以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献是,发现了人的视觉系统的信息处理是分级的。从视网膜出发,经过低级的 V1 区提取边缘特征,到 V2 区的基本形状或目标的局部,再到高层的

TensorFlow 学习摘要(二) 数学基础 - 导数的计算

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

导数是微积分中的重要基础概念。导数的本质,是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近。当函数 y=f(x) 的自变量 x 在一点 x0 上产生一个增量 Δx 时,函数输出值的增量 Δy 与自变量增量 Δx 的比值在 Δx 趋于 0 时的极限 a 如果存在,a 即为在 x0 处的导数

TensorFlow 学习摘要(二) 数学基础 - Python 的矩阵运算

发表于 2018-01-08 | 人工智能 | TensorFlow

Python 的 numpy 库提供矩阵运算的功能。因此,我们需要导入 numpy 包进行矩阵的运算。这里,我们导入 numpy 包,并起了一个 np 的别名便于后面的使用。 import numpy as np; 行矩阵、列矩阵与零矩阵列矩阵是只有一列的矩阵。这里,我们使

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