深度学习入门笔记系列 ( 四 )
基于 tensorflow 的回归代码实现 本系列将分为 8 篇 。今天是第四篇 。总是理论有些枯燥 ，今天来动手基于 TF 框架实现两个简单的案例 ，以小搏大熟悉一下整个过程 。整体来说 ，训练神经网络分为 3 个步骤 ： 定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 定义损失函数以及选择反向传播优化的算法 生成会话（tf.Session) 并在训练数据上反复运行反向传播优化算法 现以直线拟合和...
深度学习入门笔记系列 ( 三 )
本系列将分为 8 篇 。今天是第三篇 。主要讲讲感知器模型和 tensorboard 的基本使用方法 。 1. 感知器模型 因为小詹之前写过一篇感知器模型的介绍 ，这里就不赘述了 。 2. tensorboard TensorBoard 是 TensorFlow 自带的可视化结构管理和调试优化网络的工具 。在我们学习深度学习网络框架时 ，我们需要更直观的看到各层网络结构和参数 ，也可以更好的进行....
深度学习入门笔记系列 ( 一 )
本系列将分为 8 篇 。今天是第一篇 ，工欲善其事必先利其器 ，先简单讲讲当前的主流深度学习框架 TensorFlow 及其安装方法 。 我们知道 ，深度学习研究的热潮持续高涨 ，许多的开源深度学习框架也层出不穷 ，比如 TensorFlow、Caffe、Keras、Theano、Torch7……其中 ，TensorFlow 由强大的谷歌研发 ，应用也十分广泛 ，从 GitHub 上的数据统计可....
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