TF之DNN：TF利用简单7个神经元的三层全连接神经网络【2-3-2】实现降低损失到0.000以下

相关推荐

• 【连载13】详解CNN五大经典模型之一AlexNet

  AlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破(第二名为26.2%),其原理来源于2012年Alex的论文<ImageNet Classification wi ...

• 深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)

  在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结. 1. DNN反向 ...

• TF之DNN：利用DNN【784→500→10】对MNIST手写数字图片识别数据集(TF自带函数下载)预测(98%)+案例理解DNN过程

  TF之DNN:利用DNN[784→500→10]对MNIST手写数字图片识别数据集(TF自带函数下载)预测(98%)+案例理解DNN过程 输出结果 案例理解DNN过程思路 1.一张图像数组形状的变化: ...

• TF之NN：利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别

  TF之NN:利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别 输出结果 代码设计 import numpy ...

• TF之DNN：对DNN神经网络进行Tensorboard可视化(得到events.out.tfevents本地服务器输出到网页可视化）

  TF之DNN:对DNN神经网络进行Tensorboard可视化(得到events.out.tfevents本地服务器输出到网页可视化) 输出结果 代码设计 import tensorflow as t ...

• TF之CNN：利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线

  TF之CNN:利用sklearn(自带手写数字图片识别数据集)使用dropout解决学习中overfitting的问题+Tensorboard显示变化曲线 输出结果 设计代码 import tenso ...

• TF之LSTM：利用基于顺序的LSTM回归算法对DIY数据集sin曲线(蓝虚)预测cos(红实)(TensorBoard可视化)

  TF之LSTM:利用基于顺序的LSTM回归算法对DIY数据集sin曲线(蓝虚)预测cos(红实)(TensorBoard可视化) 输出结果 代码设计 import tensorflow as tf i ...

• TF之NN：利用神经网络系统自动学习散点(二次函数+noise+优化修正)输出结果可视化(matplotlib动态演示)

  TF之NN:利用神经网络系统自动学习散点(二次函数+noise+优化修正)输出结果可视化(matplotlib动态演示) 输出结果 代码设计 import tensorflow as tf impor ...

• TF之LSTM：利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练、评估(偶尔100%准确度，交叉熵验证)

  TF之LSTM:利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练.评估(偶尔100%准确度,交叉熵验证) 输出结果 第 0 accuracy 0.125 第 20 accuracy ...

• TF之DD：利用Inception模型+GD算法生成原始的Deep Dream图片

  TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成原始的Deep Dream图片 输出结果 设计思路 实现(部分)代码 #TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成原始的Deep Drea ...

• TF之TFSlim：利用经典VGG16模型(InceptionV3)在ImageNet数据集基础上训练自己的五个图像类别数据集的训练过程记录

  TF之TFSlim:利用经典VGG16模型(InceptionV3)在ImageNet数据集基础上训练自己的五个图像类别数据集的训练过程记录 训练控制台显示 输出结果文件