开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Tensorflow :用于图形分类的递归神经网络中的预测教程

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它被广泛应用于图像分类、语音识别、自然语言处理等领域的深度学习任务中。

TensorFlow的主要特点包括：

强大的计算图：TensorFlow使用计算图来表示计算任务，可以将复杂的计算过程分解为多个节点，方便并行计算和优化。
自动求导：TensorFlow可以自动计算变量的梯度，简化了模型训练过程中的梯度计算。
多平台支持：TensorFlow可以在多种硬件平台上运行，包括CPU、GPU和TPU等，提供了高效的计算能力。
大型模型支持：TensorFlow支持构建和训练大型的深度学习模型，可以处理大规模的数据集。

TensorFlow在图像分类的递归神经网络中的预测任务中具有广泛的应用。递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络模型，常用于自然语言处理任务中。

在图像分类中，可以使用递归神经网络来处理图像的层次结构信息，例如图像中的对象、部件等。通过将图像分解为多个子区域，并使用递归神经网络对每个子区域进行特征提取和分类，最终得到整个图像的分类结果。

对于TensorFlow中的图像分类的递归神经网络中的预测任务，可以使用以下腾讯云产品进行支持：

腾讯云AI智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/ai_image）：提供了图像分类、图像标签、图像内容审核等功能，可以与TensorFlow结合使用，实现图像分类的预测任务。
腾讯云GPU云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu）：提供了强大的GPU计算能力，可以加速TensorFlow模型的训练和推理过程。
腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）：提供了可靠、安全的对象存储服务，可以用于存储和管理图像数据集。

通过结合以上腾讯云产品，可以构建一个完整的图像分类的递归神经网络预测系统，并实现高效、准确的图像分类任务。

相关搜索:如何导出“用于图形分类的递归神经网络”教程中保存的模型 keras/tensorflow中图像分类的神经网络优化用于预测的TensorFlow轻量级用于年龄的神经网络顺序分类用于分类神经网络的变量输入用于图像分类的图神经网络 tensorflow，RecursionError中的MNIST分类:超出最大递归深度如何训练神经网络来预测Tensorflow中的数字的SQRT？用于银行交易分类的Tensorflow实现用于多类图像分类中的预测的推理代码用于绘制圆的递归图形函数如何提高LSTM，GRU递归神经网络的分类精度用于选择预测的KNN算法的回归/分类错误模型中未正确加载用于分类的Tensorflow标签 tensorflow js预测中的问题在tensorflow教程中训练深度神经网络时的nan损失 tensorflow中的多目标分类神经网络:用于训练但不用于预测新数据的额外特征 Tensorflow:预测时间序列预测中的增长因子 keras和tensorflow中用于特征倍增的神经网络

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

简单的TensorFlow分类教程

本篇文章有2个topic，简单的分类器和TensorFlow。首先，我们会编写函数生成三种类别的模拟数据。第一组数据是线性可分的，第二种是数据是月牙形数据咬合在一起，第三种是土星环形数据。...TensorFlow的使用方法会在建立三个模型的过程中引入，减小学习的阻力。生成模拟数据生成模拟数据集的方法很简单，利用正弦、圆等方程产生有规律的数据，然后加入一些随机扰动模拟噪音。...接下来，W和b是模型的参数，经过训练，不断修正。这类型的数据，在TensorFlow中为tf.Variable类型，同时也给定了W和b的初始化方法，即全部初始化为0.0。...WB 可以看到，我们最后学到的其实是一条直线。类多项式模型一个简单的两个隐藏层的神经网络分类器模型，第一层隐层有32个神经元，激活函数为tanh，第二个隐层有8个神经元，激活函数同样为tanh。...moon 类圆模型第三组数据是环形数据，为了得到一个类圆的分类边界，我们需要增加神经网络的隐藏层数量，一个有四个隐藏层的神经网络分类器。

5203 0

基于tensorflow的手写数字分类预测kaggle实战

image.png 2.配置环境使用卷积神经网络模型要求有较高的机器配置，如果使用CPU版tensorflow会花费大量时间。...安装教程链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MTugq-5AdPGik3yJb9yDJQ 如果没有nvidia显卡，但有visa信用卡，请阅读我的另一篇文章《在谷歌云服务器上搭建深度学习平台...因为个人电脑GPU的显存不足，读者可能无法运行，解决办法是减少feed_dict中的样本数量。...理解下面一段代码，请阅读本文作者的另外一篇文章《基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类》，链接：https://www.jianshu.com/p/a652f1cb95b4 import...', fileName) 上面一段代码的运行结果如下：特征矩阵的形状： (28000, 784) 预测值的形状： (28000,) 预测结果已经保存到文件 kaggle_commit3.csv

7842 0

基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测

版本：3.6 1.致谢声明 1.本文是作者学习《周莫烦tensorflow视频教程》的成果，感激前辈；视频链接：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning...bool，设置为True，表示预测目标值是否经过One-Hot编码；第7行代码定义变量batch_size的值为100；第8、9行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵...第1行代码定义形状为784*10的权重矩阵Weights；第2行代码定义形状为1*10的偏置矩阵biases；第3行代码定义先通过矩阵计算，再使用激活函数softmax得出的每个分类的预测概率predict_y...开始神经网络模型训练之前，这两个变量需要初始化。第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。 ?...5.如何进一步提高模型准确率，请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》，链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6

1.5K3 0

使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测

p=19542 时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型。与回归预测建模不同，时间序列还增加了输入变量之间序列依赖的复杂性。用于处理序列依赖性的强大神经网络称为递归神经网络。...长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。...在本文中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发LSTM网络，以解决时间序列预测问题。完成本教程后，您将知道如何针对自己的时间序列预测问题实现和开发LSTM网络。...在本教程中，我们将为时间序列预测问题开发LSTM。这些示例将准确地向您展示如何开发结构不同的LSTM网络，以解决时间序列预测建模问题。问题描述讨论的问题是国际航空公司的乘客预测问题。...长短期记忆网络长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，使用时间反向传播进行训练，可以解决梯度消失的问题。它可用于创建大型循环网络，进而可用于解决机器学习中的序列问题并获得最新结果。

3.4K1 0

基于Python的Tensorflow卫星数据分类神经网络

机器学习（ML）算法如何工作的知识很少，将帮助快速掌握这本动手教程。...卫星数据的一般问题：卫星数据中的两个或更多要素类（例如，建造/贫瘠/采石场）可具有相似的光谱值，这使得该分类在过去的几十年中成为具有挑战性的任务。...2011年为班加罗尔及其相应的二元建筑层获得的多光谱Landsat 5数据将用于训练和测试。最后，2005年为海德拉巴收购的另一个多光谱Landsat 5数据将用于新的预测。...由于使用标记数据来训练模型，因此这是一种受监督的ML方法。多光谱训练数据及其相应的二进制构建层将在Python中使用Google的Tensorflow库来构建神经网络（NN）。...在本文中使用的模型是NN的一个非常基本的架构，包括卷积神经网络（CNN）在内的一些复杂模型已经被研究人员证明可以产生更好的结果。这种分类的主要优点是一旦模型被训练就具有可扩展性。

3.2K5 1

【干货】基于TensorFlow卷积神经网络的短期股票预测

【导读】近期，意大利公数据科学家Mattia Brusamento撰写了基于Tensorflow卷积网络的短期股票预测教程，在这篇博文中，你将会看到使用卷积神经网络进行股票市场预测的一个应用案例，主要是使用...博文一步步展示了从数据集创建、CNN训练以及对模型评估等等入手，带你进入基于TensorFlow实现的股票市场预测分析。...▌摘要 ---- 在机器学习中，卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中的一类神经网络。在这个项目中，我将使用CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测。...基于TensorFlow的CNN： ---- 为了在Tensorflow中实现卷积神经网络，我使用了官方教程作为参考。...基卷积神经网络： ---- 已经从TensorFlow教程的例子开始构建CNN，然后使之适用于我们的任务。

2.8K8 1

建立智能的解决方案：将TensorFlow用于声音分类

选择工具和分类模型首先，我们需要选择一些软件来处理神经网络。我们找到的第一个合适的解决方案是使用PyAudioAnalysis。...有许多用于语音识别和音乐分类的数据集，但对于随机的声音分类来说并不是很多。经过一些研究，我们发现了Urbansound数据集。...https://research.google.com/audioset/download.html 改良版的YouTube-8M被用于训练和评估。...转换过程的简短说明:https://medium.com/iotforall/sound-classification-with-tensorflow-8209bdb03dfb 分类最后，我们需要一个接口来将数据输入到神经网络并得到结果...这些值是神经网络做出的预测。较高的值意味着属于该类的输入文件的几率更高。 2.从麦克风获取和处理数据 python capture.py启动了从麦克风中获取数据的过程。

2K7 1

. | 基于广义模板的图形神经网络用于准确的有机反应性预测

背景预测有机反应产物是有机化学的一个基本问题。基于成熟有机化学知识，化学家现在能够设计实验来制造用于不同目的的新分子。但是，它需要经验丰富的专业化学家来准确预测化学反应的结果。...最终反应转化由反应模板分类器预测，该分类器为预测的化学反应中心建议最可能的 GRT。 LocalTransform 在预测有机反应方面的三个重要突破： GRT 在化学上是直观的和通用的。...由于模型是一种基于分类的方法，具有很强的分数-准确性相关性，它使用户能够理解不确定性并信任机器预测。...LocalTransform 基于提出的 GRT，研究人员开发了一个名为 LocalTransform 的图神经网络，通过识别反应中心和应用反应规则来预测反应产物。...更具体地说，LocalTransform 在 top-1 预测 (90.8%) 中的 top-1 准确度比当前最好的基于图形的方法高出 4.5%。

4402 0

教程 | 用于金融时序预测的神经网络：可改善移动平均线经典策略

，作者Alex Honchar在文章中通过一个实际预测用例总结了金融时序预测，使用神经网络真正改善了经典的移动平均线策略，提高了最终预测结果。...在之前的 5 篇教程中，我们讨论了用于金融预测的人工神经网络，比较金融时序预测的不同架构，意识到如何通过正确的数据处理和正则化实现充分的预测，执行基于多变量时序的预测，并取得了非常好的波动率（volatility...在第 6 篇教程中，我们借助不同来源的数据进行设置和实验，用一个神经网络完成两个任务，优化超参数从而实现更优预测。...今天，我想借助一个实际的预测用例，对金融时序预测做个总结：我们将使用神经网络改善经典的移动平均线策略，证明它可以真正提升最后的结果，并介绍了一些大家可能感兴趣的新的预测目标。...自相关系数（autocorrelation coefficient），或者其他的统计动差（statistical moment）这篇文章介绍了如何使用神经网络实现金融时序预测，也暂时完结了该系列教程。

1.4K8 1

TensorFlow 2.0中的多标签图像分类

开始使用它进行业务转型的最简单方法是，识别简单的二进制分类任务，获取足够的历史数据并训练一个好的分类器以在现实世界中很好地进行概括。总有某种方法可以将预测性业务问题归为是/否问题。...它以所有电子测量，错误，症状，行驶里程为输入，并预测万一发生汽车事故时需要更换的零件。多标签分类在计算机视觉应用中也很常见。...如何建立可预测电影类型的深度学习模型？看看可以在TensorFlow 2.0中使用的一些技术！ ?...显示预测看看将模型用于验证集中某些已知电影的海报时的预测结果。 ? 注意到该模型可以正确实现“浪漫”。是因为“爱的事”海报上的红色标题吗？该模型建议使用“泰坦之战”的新标签怎么办？...这是用于构成模型的TF.Hub模块。总结多标签分类：当一个观察的可能标签数目大于一个时，应该依靠多重逻辑回归来解决许多独立的二元分类问题。使用神经网络的优势在于，可以在同一模型中同时解决许多问题。

6.8K7 1

基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类预测

此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型，模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST...数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境安装tensorflow命令：pip install tensorflow...操作系统：Win10 tensorflow版本：1.6 tensorboard版本：1.6 python版本：3.6 1.致谢声明 1.本文是作者学习《周莫烦tensorflow视频教程》的成果...开始神经网络模型训练之前，这两个变量需要初始化。第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。 ?...；第5-6行代码是计算准确率在tensorflow中的表达；第7行代码表示从测试集中随机选出2000个样本；第8行代码表示计算模型在训练集上的预测准确率，赋值给变量tran_accuracy

2K3 1

基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测

此文在上一篇文章《基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上添加了1个隐藏层，模型准确率从91%提升到98% 《基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接...版本：1.6 tensorboard版本：1.6 python版本：3.6 1.致谢声明 1.本文是作者学习《周莫烦tensorflow视频教程》的成果，感激前辈；视频链接：https://morvanzhou.github.io...bool，设置为True，表示预测目标值是否经过One-Hot编码；第7行代码定义变量batch_size的值为100；第8、9行代码中placeholder中文叫做占位符，将每次训练的特征矩阵...5.数据观察本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...开始神经网络模型训练之前，这两个变量需要初始化。第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。 ?

1.4K3 0

神经网络中的多分类问题

本小节学习的是多个类别分类的问题，上一个小节最后是手写数字的识别，其实这就是一个比较典型的多分类问题，将采集到的手写数字图片识别为0-9中的一个。看下面这个图： ?...输入一个图片，我们希望神经网络能帮我们把这个图归类到四个中的一个。那这个神经网络就要有四个输出，用h_{\theta}(x)来表示的话呢，就要按照规定在对应的输出上输出1表示那个图是哪种交通方式会。...上图中，我们神经网络的输出有了。那这些输出怎么来的呢？根据前面所学，我们知道只要知道了激活函数、以及各个线上的权值，然后就可以把每个输出上的值通过输入给算出来。...这就需要对图像也进行处理，一个图对应抽取出一个输入向量，就是用一个向量来表示这一个图，而这个图是四个分类中的哪一个我们事先是知道的。然后这些东西就是training set. 如下图所示： ?...这样，我们就有了网络、有了训练集，然后就用这个训练集来为网络训练出最合适的权值，然后这个网络就建成了。我们用这个建成的网络就可以进行图像的分类了。

7604 0

R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

p=20335 在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。...min_index 和 max_index —data 数组中的索引，用于定义从中提取时间步长。保留一部分数据用于验证和另一部分用于测试。 shuffle —随机整理样本还是按时间顺序绘制样本。...一个经典的例子是不平衡的分类任务，其中某些类比其他类更为常见。如果您的数据集包含90％的A类实例和10％的B类实例，则分类任务的常识性方法是在提供新样本时始终预测“ A”。...先前的方法首先使时间序列平坦化，从而从输入数据中删除了时间概念。我们将尝试一个递归序列处理模型-它应该非常适合此类序列数据，因为与第一种方法不同，正是因为它利用了数据点的时间顺序。...Keras中的每个循环图层都有两个与dropout相关的参数： dropout，一个浮点数，用于指定图层输入单元的dropout率；以及 recurrent_dropout，用于指定循环单元的dropout

1.2K2 0

机器学习的大局：用神经网络和TensorFlow分类文本

现在您已经知道TensorFlow是如何工作的，您必须学习如何创建一个预测模型。...“ - Jason Brownlee 你会把数据分类到不同的类别，所以它也是一个分类任务。为了创建模型，我们将使用神经网络。...为了理解神经网络是如何工作的，我们实际上将用TensorFlow建立一个神经网络体系结构。在这个例子中，这个架构被Aymeric Damien使用。...第二层的功能 n_input = total_words # 词汇中的单词 n_classes = 3 # 分类：图形，空间和棒球 def multilayer_perceptron...scikit学习有两个子集：一个用于训练，一个用于测试。建议您不要看测试数据，因为这会在创建模型时影响您的选择。你不想创建一个模型来预测这个特定的测试数据，你想创建一个具有良好泛化的模型。

3K1 0

KPGT: 用于分子性质预测的知识指导的预训练图形变换模型

KPGT: Knowledge-Guided Pre-training of Graph Transformer for Molecular Property Prediction 论文摘要为分子性质预测设计准确的深度学习模型在药物和材料发现中发挥着越来越重要的作用...近年来，由于标记分子的稀缺性，用于学习分子图的泛化和可迁移表示的自监督学习方法引起了极大关注。在本文中,作者认为,由于标记的数量,现有的自我监督学习方法无法获得所需的性能。...为此,作者提出了一种知识指导的预训练图形变换模型(KPGT),这是一种新的基于图的特征转换学习框架。...然后,提出了一种 KPGT知识指导策略,该策略利用原子核的知识来指导模型,以利用原子的结构和语义信息。大量的计算测试证明了KPGT比最先进的基于图的方法具有更好的性能。

6581 0

Python深度学习的十大入门视频教程

2.播放列表：Sentdex的TensorFlow教程（114 K视图） - 4.5小时这个由Sentdex制作的14个视频的播放列表是对Python中的深度学习最系统、最彻底解释，而且简洁而又易于理解的教程...包括用MNIST数据集的递归神经网络和卷积神经网络在TensorFlow上的实现。...观看此视频可以了解TensorFlow的代码。 4.概述：如何轻松预测股价（210 K观点） - 9分钟在这个视频中，Siraj Raval使用了一种称为LSTM网络的特殊类型的递归神经网络。...展示了如何训练你的第一个深度神经网络，用于对来自MNIST数据集的数字进行分类。...它包括卷积神经网络，Theano和Keras中的递归神经网络，神经网络以及在手写识别（MNIST）数据集上的scikit-learn库中的反向传播的解释。。

1.5K6 0

机器学习的大局：用神经网络和TensorFlow分类文本

现在您已经知道TensorFlow是如何工作的，您必须学习如何创建一个预测模型。...“ - Jason Brownlee 你会把数据分类到不同的类别，所以它也是一个分类任务。为了创建模型，我们将使用神经网络。...为了理解神经网络是如何工作的，我们实际上将用TensorFlow建立一个神经网络体系结构。在这个例子中，这个架构被Aymeric Damien使用。...第二层的功能 n_input = total_words # 词汇中的单词 n_classes = 3 # 分类：图形，空间和棒球 def multilayer_perceptron...scikit学习有两个子集：一个用于训练，一个用于测试。建议您不要看测试数据，因为这会在创建模型时影响您的选择。你不想创建一个模型来预测这个特定的测试数据，你想创建一个具有良好泛化的模型。

84914 0

Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性|附代码数据

p=26562 最近我们被客户要求撰写关于循环神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。...LSTM 网络是一种递归神经网络，能够学习序列预测问题中的序列依赖性。LSTM 模型主要用于语音识别、自然语言处理的上下文中。最近，它们也被应用于时间序列数据的分析。...本文选自《Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性》。...R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化...用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译用于NLP的Python

4330 0

数字图片分类实例--玩转R中的Tensorflow

01 开篇 Introduction Tensorflow in R 系列，将分享如何使用R语言在Tensorflow/Keras 框架中训练深度学习模型。...后续文章再聊) metrics 为 accuracy,metrics是评估模型的指标。大多数情况都选accuracy。accuracy=正确预测的个数/总预测个数 ?...训练时间大概为15分钟 tensorflow神经网络模型的准确度是97% ? ? 09 总结 summary 使用tensorflow 神经网络模型将准确率提高到97%。...可以得到如此高的准确率，主要是图片比较简单。只有0-9的标准数字。对于更加困难的问题。比如在自动驾驶中需要精准的物体识别等问题。将需要更加复杂的神经网络模型。...后续分享： Tensorflow in R 系列(2) :时装分类 Fashion-MNIST image classification with CNN ?

9463 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭