Python之Tensorflow

TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源软件库,用于深度神经网络的编程实现。其核心是数据流编程,允许在多个CPU或GPU上部署计算。自编码器是TensorFlow中的一种无监督学习方法,能有效提取数据特征,分为欠完备和过完备两种类型,并有多种变体如稀疏和去噪自动编码机。在TensorFlow中,张量是基本的数据单位,类似于多维数组。

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Python之Tensorflow

1. 这是什么?

TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现。

——百度百科

TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络(DNN)开发的功能强大的开源软件库,

Tensorflow是一种计算图模型,即用图的形式来表示运算过程的一种模型。

2.受欢迎的原因

开源深度学习库 TensorFlow 允许将深度神经网络的计算部署到任意数量的 CPU 或 GPU 的服务器、PC 或移动设备上,且只利用一个 TensorFlow API。

3.自编码器

3.1 什么是自编码器

自编码器是前馈非循环神经网络,是一种无监督机器学习方法,具有非常好的提取数据特征的能力,

自动编码机也被称为 diabolo 网络或 autoassociator。

自动编码机的目标是重构一样的输入。

可以将自动编码机看作由两个网络组成,第一个网络是一个编码器,负责接收输入 x,并将输入通过函数 h 变换为信号 y:

在这里插入图片描述

第二个网络将编码的信号 y 作为其输入,通过函数f得到重构的信号 r:

在这里插入图片描述

定义误差 e 为原始输入 x 与重构信号 r 之差,e=x–r,

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