Tensor flow 实战Google深度学习框架 笔记摘要Pfour(二)

<Tensor flow 实战Google深度学习框架>前三章的摘要(没有简介和环境搭建的部分) 摘要的内容是 与tensorflow 语句相关的知识 如有违规之类的请通知我啊 这个pdf 一般bd有 需要的可以私聊我 或者留下扣扣邮箱 欢迎指点 注:本来是要直接粘word 但是 word能粘截图 我就一个一个 传上来的   第一篇微博~~~ 1表示用户信息 结构化数据 .name:张三 .Id:12345 .Email:[email protected]   xml形式 <user&g

深层神经网络 线性模型的局限性 激活函数实现去线性化 a=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+biases1) y=tf.nn.relu(tf.matmul(a,w2)+biases2) 经典损失函数 #计算交叉熵 cross_entropy=-tf.reduce_mean( y_*tf.log(tf.clip_by_value(y,le-10,1.0))) #tf.clip_by_value 样例 v=tf.constant([1.0,2.0,3.0],[4.0,5.0,6.

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据

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TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速.有效的方式上手TensorFlow和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书. 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9