нейронные сети

Оптимизаторы — это расширенный класс, который включает дополнительную информацию для обучения конкретной модели. Класс оптимизатора инициализируется с заданными параметрами, но важно помнить, что тензор не нужен. Оптимизаторы используются для повышения скорости и производительности при обучении конкретной модели.Основной оптимизатор TensorFlow — этоtf.train.Optimizer  Этот класс определен в указанном пути файла tenorflow /python/training/optimizer.py.Ниже приведены некоторые оптимизаторы в Tensorflow: Стохастический градиентный

В этой главе мы сосредоточимся на сети, которую нам нужно будет изучить из известного набора точек, называемых x и f (x). Один скрытый слой создаст эту простую сеть.Код для объяснения скрытых слоев персептрона, показан ниже:#Импорт необходимых модулей import tensorflow as tf import numpy as np import math, random import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) function_to_learn = lambda

Многослойный персептрон определяет наиболее сложную архитектуру искусственных нейронных сетей. Он в основном состоит из нескольких слоев персептрона.Схематическое представление многослойного обучения персептрона показано ниже: Сети MLP обычно используются в контролируемом формате обучения. Типичный алгоритм обучения для сетей MLP также называется алгоритмом обратного распространения.Теперь мы сосредоточимся на реализации с MLP для проблемы классификации изображений.# Импорт данных MINST from tensorflow.examples.tutorials.mnist import

Здесь мы сосредоточимся на формировании MetaGraph в TensorFlow. Это поможет нам понять модуль экспорта в TensorFlow. MetaGraph содержит основную информацию, необходимую для обучения, выполнения оценки или выполнения вывода на ранее обученном графике.Ниже приведен фрагмент кода для того же:def export_meta_graph(filename = None, collection_list = None, as_text = False): «»»this code writes `MetaGraphDef` to save_path/filename. Arguments: filename: Optional meta_graph

Эта глава будет посвящена тому, как начать работу с распределенным TensorFlow. Цель состоит в том, чтобы помочь разработчикам понять основные концепции распределенных TF, которые повторяются, такие как TF-серверы. Мы будем использовать блокнот Jupyter для оценки распределенного TensorFlow. Реализация распределенных вычислений с TensorFlow упоминается ниже:Шаг 1 — Импортируйте необходимые модули, обязательные для распределенных вычислений:import tensorflow as

Keras — это компактная, простая в изучении высокоуровневая библиотека Python, работающая поверх фреймворка TensorFlow. Это сделано с акцентом на понимание методов глубокого обучения, таких как создание слоев для нейронных сетей, поддерживающих концепции форм и математических деталей. Создание freamework может быть следующих двух типов: Последовательный API Функциональный API Рассмотрим следующие восемь шагов для создания модели глубокого обучения в

В этой главе мы сосредоточимся на разнице между CNN и RNN: CNN RNN Он подходит для пространственных данных, таких как изображения. RNN подходит для временных данных, также называемых последовательными данными. CNN считается более мощным, чем RNN. RNN включает меньшую совместимость функций по сравнению с CNN. Эта сеть принимает входы фиксированного размера и генерирует выходы фиксированного

TFLearn может быть определен как модульный и прозрачный аспект глубокого обучения, используемый в платформе TensorFlow. Основным мотивом TFLearn является предоставление API TensorFlow более высокого уровня для облегчения и демонстрации новых экспериментов.Рассмотрим следующие важные особенности TFLearn: TFLearn прост в использовании и понимании. Он включает в себя простые концепции для построения высокомодульных сетевых уровней, оптимизаторов и различных метрик,

В этой главе мы сосредоточимся на базовом примере реализации линейной регрессии с использованием TensorFlow. Логистическая регрессия или линейная регрессия — это контролируемый подход машинного обучения для классификации категорий дискретных порядков. Наша цель в этой главе — создать модель, с помощью которой пользователь может предсказать взаимосвязь между переменными предиктора и одной или несколькими независимыми переменными.Соотношение между этими двумя

Для понимания однослойного персептрона важно понимать Искусственные Нейронные Сети (ANN). Искусственные нейронные сети — это система обработки информации, механизм которой вдохновлен функциональностью биологических нейронных цепей. Искусственная нейронная сеть обладает множеством процессорных блоков, связанных друг с другом. Ниже приводится схематическое изображение искусственной нейронной сети: Диаграмма показывает, что скрытые блоки связываются с внешним слоем. При этом блоки ввода и