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TensorFlow 第4页

精华!卷积神经网络的工作原理详细图解-srcmini

精华!卷积神经网络的工作原理详细图解

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本文概述 CNN的工作 将输入向量与X进行比较 CNN用例 CNN(卷积神经网络或ConvNet)是一种前馈人工网络, 其神经元之间的连接方式受动物视觉皮层组织的启发。 视觉皮层有一小部分细胞, 对视野的特定区域敏感。我们大脑中的某些单个神...

TensorFlow训练RNN详细步骤和示例分析-srcmini

TensorFlow训练RNN详细步骤和示例分析

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递归神经网络是一种面向深度学习的算法, 它遵循顺序方法。在神经网络中, 我们假设所有层的每个输入和输出都是独立的。这些类型的神经网络称为递归, 因为它们顺序执行数学计算。 训练递归神经网络的以下步骤: 步骤1-从数据集中输入特定示例。 步骤...

RNN的类型详细介绍-srcmini

RNN的类型详细介绍

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本文概述 递归神经网络的优势 递归神经网络的缺点 循环网络更令人兴奋的主要原因是, 它们使我们可以对向量序列进行操作:输入, 输出中的序列, 或者在最一般的情况下, 两者都可以。一些示例可能更具体: 上图中的每个矩形代表矢量, 箭头代表函数...

TensorFlow RNN的工作原理详细图解

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本文概述 训练递归神经网络 什么是长期依赖关系? 递归神经网络在图像分类和视频识别, 机器翻译和音乐创作中具有广泛的应用。 考虑一个图像分类用例, 其中我们训练了神经网络对一些动物的图像进行分类。 因此, 让我们提供猫或狗的图像;网络为猫或...

RNN中的时间序列详细示例解释

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在本教程中, 我们将使用带有时间序列数据的RNN。时间序列取决于以前的时间, 这意味着过去的值包括网络可以学习的重要信息。时间序列预测是为了估计任何序列的未来价值, 例如股票价格, 温度, GDP等。 RNN和时间序列的数据准备有些棘手。目...

TensorFlow中的递归神经网络(RNN)解释和用法

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本文概述 RNN的应用 RNN的局限性 通过RNN进行培训 递归神经网络(RNN)是一种主要用于语音识别和自然语言处理(NLP)的人工神经网络。 RNN用于深度学习和模拟人脑神经元活动的模型的开发。 循环网络旨在识别数据序列中的模式, 例如...

在TensorFlow中引入卷积神经网络图解

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本文概述 卷积神经网络的起源 卷积神经网络具有以下4层 卷积神经网络是在神经网络中进行图像分类和图像识别的技术之一。它旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于诸如图像识别或面部识别之类的应用中。 CNN与其他神经网络之间的主要区别在...

在TensorFlow中训练CNN详细步骤示例

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本文概述 第1步:上传数据集 定义CNN(卷积神经网络) CNN架构 步骤2:输入层 步骤3:卷积层 步骤4:汇聚层 步骤5:池化层和第二卷积层 步骤6:完全连接(密集)层 步骤7:Logits层 MNIST数据库(美国国家标准技术研究院的...