总结训练神经网络（Tensorflow）

最新推荐文章于 2022-10-06 21:16:26 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： tensorflow 神经网络 深度学习 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QWxixi/article/details/124760326
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发现了一个非常清晰的博客，记录了用Tensorflow实现最简单的神经网络以及整个训练过程
https://www.cnblogs.com/clemente/p/10260197.html

TensorFlow深度学习实战（8）——卷积神经网络
盼小辉丶的博客
02-17 2444
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种非常强大的深度学习模型，广泛应用于图像分析、目标检测、图像生成等任务中。CNN 的核心思想是卷积操作和参数共享，卷积操作通过滑动滤波器(也称为卷积核)在输入数据上进行元素级的乘积和求和运算，从而提取局部特征。通过多个滤波器的组合，CNN 可以学习到不同层次的特征表示，从低级到高级的抽象特征。本节从传统全连接神经网络的缺陷为切入点，介绍了卷积神经网络的优势及其基本组件，并使用 TensorFlow 构建卷积神经网络。
TensorFlow深度学习实战（2）——使用TensorFlow构建神经网络
最新发布
盼小辉丶的博客
12-25 1万+
在本文中，我们使用 TensorFLow 库构建了简单的神经网络模型以了解 TensorFLow 库的基本用法，然后进一步构建了原始神经网络用于识别 MNIST 手写数字数据集，对于模型训练的流程和其中的关键步骤进行了详细的总结和介绍。
通过TensorFlow训练神经网络模型
xuesuoziluoshu的博客
01-12 747
监督学习最重要的思想就是，在已知答案的标注数据集上，模型给出的预测结果要尽量接近真实的答案。通过调整神经网络中的参数对训练数据进行拟合，可以使得模型对未知的样本提供预测的能力。 在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法（backpropagation）。反向传播算法的具体工作原理将在之后博文中详述，本文将主要介绍训练神经网络的整体流程及TensorFlow对于这个流程的支持。下图展示了使用...
深入浅出Tensorflow（三）：训练神经网络模型的常用方法
weixin_34185560的博客
05-03 793
本文将介绍优化训练神经网络模型的一些常用方法，并给出使用TensorFlow实现深度学习的最佳实践样例代码。为了更好的介绍优化神经网络训练过程，我们将首先介绍优化神经网络的算法——梯度下降算法。然后在后面的部分中，我们将围绕该算法中的一些元素来优化模型训练过程。\\梯度下降算法\\梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络...
Tensorflow训练简单神经网络
我の博客
07-21 708
虽说闵老板不支持“调包侠”的行为，但y1s1，tensorflow作为工具使用来说，还是挺不错的。本文就基于tensorflow简单实现了一个神经网络的训练。 tensorflow基础教学 同时在油管上也看了莫烦老师的视频，按着自己想法写了个不知道啥的神经网络，如下： import tensorflow.compat.v1 as tf import numpy as np tf.disable_v2_behavior() def add_layer(inputs, in_size, out_s
TensorFlow神经网络模型训练
这个家伙看起来很懒，只想把你留下来哦
10-06 1106
TensorFlow神经网络模型训练，基于fashion——MNIST数据集的模型训练保存及重新加载进行预测，准确率需进行多次参数（批量数batch_size）调整及迭代次数（epochs）的选取。设置中文名称便于对图像及类别标签的理解。
Tensorflow记录：最简单的tensorflow神经网络训练教程
鳄鱼的博客
03-03 612
1. import需要的模块 import tensorflow as tf import numpy as np 本文使用的是1.13.1版本的tensorflow 2. 创建data x_data = tf.Variable(tf.random_normal([100,100,3])) y_data = x_data*0.1+0.3 x_data是网络的原始输入data； y_data 是...
神经网络Tensorflow基础(完结)
03-27
总结来说，这个教程涵盖了神经网络的基本原理，TensorFlow的使用，以及两种重要的模型——ResNet和LSTM，以及词嵌入技术Word2Vec。通过学习这些内容，读者将能够利用TensorFlow构建和训练自己的深度学习模型，应用于...
神经网络Tensorflow基础（六）
02-03
在神经网络领域，TensorFlow 是一个广泛使用的开源框架，它为构建和训练深度学习模型提供了强大的支持。在本文中，我们将探讨几个关键知识点，包括图像处理、数据存储、递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）...
Tensorflow实现卷积神经网络用于人脸关键点识别
09-20
在本篇文章中，我们将聚焦于如何使用 TensorFlow 实现卷积神经网络（CNN）进行人脸关键点识别。人脸关键点识别是计算机视觉领域的一个重要任务，其目标是检测和定位人脸图像中的眼睛、鼻子、嘴巴等关键特征点。 ...
Tensorflow入门练习（简单神经网络的训练过程）
wwxy1995的博客
03-27 689
import tensorflow as tf import os import numpy as np os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' BATCH_SIZE = 8 SEED = 23455 # 用种子产生随机数 rdm = np.random.RandomState(SEED) # 取出其中 32 * 2 的数据作为输入 X = rdm.ra...
TensorFlow：实战Google深度学习框架（三）深层神经网络
呆呆的猫的博客
02-08 1027
第四章 深层神经网络 4.1 深度学习与深层神经网络 4.1.1 线性模型的局限性 4.1.2 激活函数实现非线性化 4.1.3 多层网络解决异或问题 4.2 损失函数 4.2.1 经典损失函数 1. 交叉熵（给定两个概率分布ppp和qqq） 2. 均方误差（MSE,Mean Squared Error） 4.2.2 自定义损失函数 4.3 神经网络优化算法 4.4 神经网络的进一...
【Tensorflow】通过TensorFlow2.0训练神经网络模型
小哲的博客
02-09 2729
通过TensorFlow2.0训练神经网络模型TensorFlow v1中神经网络模型的训练TensorFlow v2中神经网络的训练梯度下降法反向传播参考资料 在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法（backpropagation），其工作流程如下图： 如图所示，反向传播算法实现了一个迭代的过程。每次迭代的开始，都选取一部分训练数据，这一小部分数据叫做一个batch。然后，这个batch的样例会通过前向传播算法得到神经网络模型的预测结果。因为训练数据都是有正确答案标注的，所以可以计算出当前神经
TensorFlow——训练神经网络模型
weixin_34404393的博客
04-23 380
TensorFlow训练神经网络模型的步骤： （1）定义神经网络的结构和向前传播的输出结果 （2）定义损失函数以及选择反向传播优化的算法 （3）生成会话（tf.Session），并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法 例：下面是一个完整的程序来训练神经网络解决二分类问题 imp...
TensorFlow 全连接神经网络训练，python代码函数与思路梳理（手写体识别）
weuuj的博客
09-26 509
目录 一，整体思路 二，函数解析 1，数据计算部分 （1）tf.compat.v1.placeholder () （2）feed_dict方法 （3）tf.compat.v1.truncated_normal （4）定义张量的函数 （5）tf.matmul （6）矩阵的行，列计算相关 2，训练，测试数据获取，与预处理 （1）load_data()(tensorflow 2.0环境) (2) read_data_sets()(tensorflow 1.0环境) （3）其余函数
tensorflow入门之训练简单的神经网络
m0_37650263的博客
08-17 9986
这几天开始学tensorflow，先来做一下学习记录 一.神经网络解决问题步骤： 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入。也就是说要对数据集进行特征工程，然后知道每个样本的特征维度，以此来定义输入神经元的个数。 2.定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入得到输出。也就是说定义输入层，隐藏层以及输出层。 3.通过训练数据来调整神经网络中的参数取值，这是训练神经网络的过程。一般来
Tensorflow笔记之训练神经网络模型
毛豆豆的博客
03-12 295
首先在前面的笔记中已经实现了通过Tensorflow变量来表示神经网络参数。现在学习使用监督学习的方式来更合理的参数设置参数取值。首先使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据。以判断零件合格为例，标注好的训练数据集就是收集一批合格和一批不合格的零件。 监督学习最重要的思想就是，在已知答案的标注数据集上，模型给出的预测结果要尽量接近真实值。通过调整神经网络中的参数对...
tensorflow框架基础之简单网络训练
hukai7190的博客
05-27 1261
大概为三个过程： 定义神经网络的结构和前向传播的输出 定义loss函数、选择反向传播优化的算法 生成会话、反复运行反向传播优化算法并喂入数据
TensorFlow（6）神经网络训练（DNN）
great_yzl的博客
10-02 3065
张量表示图片： 缩放图片到统一大小： 数据格式
掌握TensorFlow单层神经网络训练全流程
为了训练神经网络，首先需要准备合适的数据集。数据集通常包括输入特征（X）和对应的目标标签（y）。在TensorFlow中，可以使用NumPy数组或TensorFlow的张量（tf.Tensor）来表示数据。 3. 构建模型 模型构建通常包括...
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