Python 深度学习
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了解Python 机器学习Scikit-Learn框架的使用，包括常用的模式设计、训练、参数调优。讲解了TensorBoard模型可视化技术，学完此课程学员能够完全掌握深度学习的算法和经典应用场景。
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01_深度学习介绍与TensorFlow安装
文章目录人工智能发展历史深蓝(算)与AlphaGo(想)深度学习应用场景什么是TensorFlow张量与数据流添加pip加速器pip下载tensorflow查看TensorFlow版本人工智能发展历史深蓝(算)与AlphaGo(想)棋类游戏的核心在于根据棋局判断下一手的最优算法。深蓝采用的是穷举法在国际象棋的棋局中解决这个问题，在64格的象棋棋盘上，深蓝的运算能力决定了它能算出12手棋之...原创 2019-10-05 10:31:50 · 371 阅读 · 0 评论 -
02_TF常量与变量
文章目录标量、向量、张量TensorFlow数据类型第一个栗子TensorFlow变量操作标量、向量、张量标量占据的是零维数组，向量占据的是一维数组 (语言信号)，矩阵占据的是二维数组 (灰度图)，张量占据的是3维乃至更高维度的数组，例如：RGB图像和视频TensorFlow数据类型TensorFlow与Python一样对数据类型要求非常严格，而且不支持自动类型转化，这是因为Py...原创 2019-10-05 21:13:00 · 680 阅读 · 0 评论 -
03_可视化与占位符
文章目录Tensorboard可视化执行TensorBoard命令TensorFlow之占位符Tensorboard可视化Tensorboard命令与pip一样默认在Anaconda的Script目录中,在Tensorflow1.0以上的版本会自动安装,类似Tomcat，IIS服务器,TensorBoard通过读取TensorFlow的事件文件来运行，采用FireFox浏览器可以正常访问，...原创 2019-10-05 21:33:03 · 303 阅读 · 0 评论 -
04_神经网络之感知器
文章目录感知器(最简单神经网络)线性不可分SigmoidSign激活函数案例演示感知器处理二分类问题感知器(最简单神经网络)感知器是人工神经网络中的一种典型结构， 它的主要的特点是结构简单，对所能解决的问题 存在着收敛算法，并能从数学上严格证明，从而对神经网络研究起了重要的推动作用。感知机是二分类的线性模型，其输入是实例的特征向量，输出的是事例的类别，分别是-1和1，属于判别模型...原创 2019-10-06 10:50:40 · 485 阅读 · 0 评论 -
05_样本分类实现
文章目录随机生成一条直线通过直线对样本进行分类完整代码如下随机生成一条直线如果函数中只有一行代码，可以采用lambda表达式来实现import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成一条随机的直线x = np.linspace(0, 1, 2)print(x)# 生成直线的方程: y = w * x + bw = np...原创 2019-10-07 09:07:42 · 1085 阅读 · 0 评论 -
06_采用感知器进行二分类
文章目录编写函数调整权重寻找超平面感知器分类结果感知器完整代码如下编写函数调整权重此处与机器学习的线性回归非常像，循环的过程就是不断调整权重与偏置的过程，如果样本有2个特征，那么需要调整的参数为2个权重加一个偏置def perceptron(xn, yn, max_iter=10000, a=0.1, w=np.zeros(3)): N = xn.shape[0] # ...原创 2019-10-07 09:29:33 · 2385 阅读 · 0 评论 -
07_加载手写数字
文章目录加载远程或者本地图片集显示第10张样本图片加载远程或者本地图片集影响机器学习与深度学习正确率除了前面所说的特征工程之外，最重要的就是高质量的训练数据了，深度学习的样本图必须要保证所有的图片尺寸相同，且已经给图片进行了分类，这其实需要很大的工作量，好在TensorFlow框架中提供了各种训练集图片给我们使用。from tensorflow.examples.tutorials.m...原创 2019-10-07 17:35:37 · 206 阅读 · 0 评论 -
08_创建权重与偏置
文章目录神经网络特点创建输入与输出神经元创建权重与偏置神经网络特点神经网络就是之前的感知器的叠加，主要用来解决多分类问题。有多少个特征，就会有多少个输入神经元每根连接线都有权重，除了输入神经元，其它每个神经元都有偏置同一层神经元之间没有连接，深度神经网络神由：输入、隐藏、输出层组成简单神经网络由：输入、输出层组成创建输入与输出神经元训练的时候不会一次性加载所有图片，因...原创 2019-10-07 17:50:02 · 366 阅读 · 0 评论 -
09_简单神经网络实现
文章目录简单神经网络完整代码训练结果简单神经网络完整代码tf.reduce_sum可以对矩阵进行求和操作,tf.reduce_mean 可以对矩阵进行求平均深度学习一般返回的是概率,如果求概率误差则需要通过计算信息熵(信息论)对于信息熵，先简单理解为信息熵越大,则不确定性越高, 那么相应的正确率就会越低# 完成图形图像的加载 (分辨率和尺寸相同)from tensorflow.e...原创 2019-10-08 09:26:30 · 218 阅读 · 0 评论 -
10_信息熵与交叉熵推导
文章目录优快云常见参数信息熵与信息增益优快云常见参数所有标题级别相同，除非有博文有两个主题蓝色字体数学公式语言： LaTex乐上字体：英文：Nikoders 中文：造字工房悦园轻至字体：英文：Bariol 中文：梦想黑简所有的图包括 “页眉”，“页脚” 采用的都是1700尺寸外部图片统一添加一个像素的边框，图片居中可以在纯地址后面追加：#pic_center信息...原创 2019-10-13 19:30:10 · 553 阅读 · 0 评论 -
11_神经网络调优
文章目录误差率转化正确率正确率，步长调优简单神经网络缺点误差率转化正确率在分类与回归问题中，默认返回的是训练的误差，但是误差这个度量不够直观，也不方便两个模型做比较。例如：预测学生分数误差是20分，但是预测房价的误差是200元，虽然后者比前者的误差大，但是大家都应该知道后者预测模型肯定比前者要好。为了避免这种情况出现，我们应该把误差转化为正确率。import numpy as npi...原创 2019-10-13 19:47:54 · 202 阅读 · 0 评论 -
12_DNN深度神经网络
文章目录DNN深度神经网络神经网络之隐藏层线性不可分问题带激活函数分类器tanh激活函数DNN优化手写数之别DNN深度神经网络假如是人脸识别，神经网络模型应该怎么建立呢？为了简单起见，输入层的每个节点代表图片的某个像素，难道和前面一样直接通过输入到大输出神经元吗？当物体特征比较复杂时，我们可以对物体特征进行拆分识别。试着将这个问题分解为一些列的子问题，比如在上方有头发吗 ?在左上、...原创 2019-10-08 10:57:04 · 396 阅读 · 0 评论 -
13_DNN模型可视化
文章目录zip函数enumerate函数可视化完整代码手写数字可视化结果zip函数zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同a = [1,2,3]b = [4,5,6,7]for i in zip(a,b): print(i)# 输出结果如下...原创 2019-10-14 12:41:06 · 698 阅读 · 0 评论 -
14_模型保存、参数调优
文章目录DNN模型代码TensorBoard查看流程图查看scalar变量DNN模型代码# 完成图形图像的加载 (分辨率和尺寸相同)from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tf# 通过函数下载或者加载本地的图片资源，建议设置one_hot=Truemnist = i...原创 2019-10-14 22:09:13 · 267 阅读 · 0 评论 -
15_模型加载、测试集
文章目录模型加载注意事项模型加载代码模型加载注意事项模型加载前提是之前模型已经有保存加载之后的模型应该是训练好的模型，在进行测试时是不需要在进行梯度下降降低误差的训练的数据集必须要与测试的数据集特征值相同 测试集设置的name参数必须与模型保存时的name数量和通途上匹配模型加载代码# 完成图形图像的加载 (分辨率和尺寸相同)from tensorflow.examples....原创 2019-10-14 22:16:09 · 504 阅读 · 0 评论