weixin_42216171的博客

Tensorflow入门1、基本概念人工智能 Vs 机器学习 Vs 深度学习人工智能，就是用机器模拟人的意识和思维。机器学习，则是实现人工智能的一种方法，是人工智能的子集。深度学习就是深层次神经网络，是机器学习的一种实现方法，是机器学习的子集。Tensorflow的特点用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图 ，优化线上的权重（参数），得到模型。张量：张量就是多维数...

Tensorflow进阶——优化神经网络参数1、优化神经网络模型神经元模型： 用数学公式表示为：

Tensorflow进阶——优化神经网络1、过拟合与正则化过拟合：神经网络模型在训练数据集上的准确率较高，在新的数据进行预测或分类时准确率较低，说明模型的泛化能力差。正则化：在损失函数中给每个参数 w 加上权重，引入模型复杂度指标，从而抑制模型噪声，减小过拟合。 使用正则化后，损失函数 loss 变为两项之和：loss = loss(y 与 y_) + REGULARIZER*loss(w...

1、PCA算法原理与实现主成分分析(PCA)原理及推导https://blog.youkuaiyun.com/zhongkejingwang/article/details/42264479奇异值分解(SVD)原理详解及推导https://blog.youkuaiyun.com/zhongkejingwang/article/details/43053513SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导https:...

Tensorflow组建全连接网络预备知识——Tensorflow中常用函数tf.get_collection(“”) 函数表示从 collection 集合中取出全部变量生成一个列表tf.add( ) 函数表示将参数列表中对应元素相加tf.cast(x,dtype) 函数表示将参数 x 转换为指定数据类型tf.equal( ) 函数表示对比两个矩阵或者向量的元素。若对应元素相等，则返...