TensorFlow利用梯度函数进行线性拟合

梯度是一个函数下降最快的方向， 使用梯度下降可以得到局部最优解 定义回归函数：       h(x) = theta0 + theta1 * x 定义代价函数：(误差函数）    &a

tensorflow中使用clip在训练深度神经网络的时候,我们经常会碰到梯度消失和梯度爆炸问题,scientists提出了很多方法来解决这些问题,本篇就介绍一下如何在tensorflow中使用clip来address这些问题train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1).minimize(loss)在调用minimiz

参考： https://www.tensorflow.org/get_started/get_started http://jorditorres.org/research-teaching/tensorflow/first-contact-with-tensorflow-book/first-contact-with-tensorflow/#cap1

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # 生成数据集 x = np.linspace(-1,1,100) y = x**2+np.random.randn(100)*0.05 # 定义网络架构 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10,input_shape=(1,),activation="elu"), tf

def gradients(ys, xs, grad_ys=None, name="gradients", colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None) """Constructs symbolic partial derivatives of

alpha多样性指数的大小是与使用的ASV/OTU表的抽平深度有关，为探究样本alpha多样性随抽平深度的变化曲线，可绘制稀释曲线（rarefaction curve），这是生态领域的一种常用方法。 稀释曲线通过从每个样本中随机抽取一定数量的序列（即在不超过现有样本测序量的某个深度下进行重新抽样），可以预测在一系列给定的测序深度下，所可能包含的物种总数及其中每个物种的相对丰度。因此，通过绘制稀释曲线，还可以在相同测序深度下，通过比较样本中ASV/OTU数的多少，从而在一定程度上衡量每个样本的多样性高低。 R

曲线拟合 梯度度下降算法 博主最近在弄研究生数学建模，题目中给出了几万条数据，多个参数（X1，X2，X3，X4，X5，X6）影响着最终我们的恒定量Y。这就促使我们走向机器学习里的一元或者多元线性回归问题。 博主对机器学习也是刚刚入门，对决策树和拟合不是太理解，就边学习边建模 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，...

下面是一个线性回归的小例子，梯度带可以给出梯度更新的过程。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt TRAIN_STEPS=20 # Prepare train data train_X = np.linspace(-1, 1, 100) train_Y = 2 * train_X +...

话不多说，直接上代码

文章目录使用激活函数去线性化实验证明线性模型的局限性常用激活函数神经网络复杂度：用网络层数和网络参数的个数表示损失函数(loss)：预测值(y)与已知答案(y_)的差距均方误差mse交叉熵ce（Cross Entropy）：表征两个概率分布之间的距离 使用激活函数去线性化 TensorFlow游乐场：http://playground.tensorflow.org 对于上一篇的网络TensorFl...

本文是学习这个视频课程系列的笔记，课程链接是 youtube 上的， 讲的很好，浅显易懂，入门首选， 而且在github有代码， 想看视频的也可以去他的优酷里的频道找。 Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型，是存在于计算机的神经系统，由大量的神经元相连接并进行计算，在外界信息的基础上，改变内部的结构，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。 神经网络由大量的节点和之

tensorflow使用不同的学习率 var_list1 = [variables from first 5 layers] var_list2 = [the rest of variables] train_op1 = GradientDescentOptimizer(0.00001).minimize(loss, var_list=var_list1) train_op2 =

注：本文来自《面向机器智能的TensorFlow实践》一书，请购买正版图书：https://item.jd.com/12176592.html线性回归模型所预测的是一个连续值或任意实数。下面介绍一种能够回答Yes-No类型的问题（如，这封邮件是否为垃圾邮件？）的模型。在机器学习领域，有一个极为常见的函数——logistic函数。由于外形与字母S相仿，它也称为sigmoid函数（sigma为等价于S的

最近其实一直想自己手动创建op，这样的话好像得懂tensorflow自定义api/op的规则，设计前向与反向，注册命名，注意端口以及文件组织，最后可能还要需要重新编译才能使用。这一部分其实记得tensorflow官网上(可能是老版)有过介绍，但是当时没有仔细研究，也可能写的不够清晰，打算之后再专门写一篇博客介绍。本文主要介绍不自定义op的前提下，实现最大自由度的梯度计算与处理。 一、tf.gr...