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（笔记）TensorFlow实现非线性回归
TF学习笔记，纪录一下，实现代码如下： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #使用numpy生成200个随机点 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise = np.random……
Tensorflow之MNIST数据集学习
MNIST数据集是手写数字0~9的数据集，一般被用作机器学习领域的测试。 本程序先导入数据，再利用最小梯度法进行训练使得样本交叉熵最小，最后给出训练之后程序的准确率。 交叉熵的定义： y 是我们预测的概率分布, y’ 是实际的分布。 该指标用来衡量学习结果与实际情况的差距。 import……
在TensorFlow里训练神经网络识别MNIST数据
代码可在https://github.com/TimeIvyace/MNIST-TensorFlow.git中下载，程序名为train.py。 以下代码实现了使用TensorFlow搭建神经网络解决MNIST手写体数字识别问题，此神经网络使用了激活函数去线性化，本身为三层全连接结构，带有指数衰减的学习率以及L2正则化损失函数，同时使用滑动平均模型进行优化。 ……
深度学习主流框架点评
目前常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。下面将主要介绍当前深度学习领域影响力比较大的几个框架，内容出自书籍《深度学习框架PyTorch：入门与实践》。 Theano Theano最初……
GitHub最流行的机器学习开源项目28个：TensorFlow居首
现在机器学习逐渐成为行业热门，经过20多年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。 云栖社区特意翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款机器学习开源项目，以供开发者参考使用。 1. TensorFlow TensorFl……