Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
使用tf.keras实现 softmax多分类的代码
softmax多分类 多分类问题的关键在于输出10个概率值 然后使用softmax进行激活 softmax激活函数 能把10个输出变为10个概率分布 然后这10个概率的和为1 1 对数几率回归 解决的是 二分类的问题 对于 多个选项 的问题
tensorflow20
python
tensorflow
TensorFlow2.x,GPU代码测试
TensorFlow2 x GPU代码测试 代码如下 import tensorflow as tf import os os environ TF CPP MIN LOG LEVEL 2 不显示等级2以下的提示信息 print GPU t
Tensorflow2x学习
tensorflow20
GPU代码测试
使用tf.keras实现多层感知器(神经网络)的代码实现(tensorflow2.0基础入门2)
逻辑回归与交叉熵 1 线性回归预测的是一个连续的值 2 逻辑回归给出的 是 和 否 的回答 3 逻辑回归的激活函数 采用的是 sigmoid激活函数 sigmoid函数是一个概率分布函数 即给定某个输入 它将输出为一个0到1的概率值 4 对
tensorflow20
python
tensorflow
【CTR模型】TensorFlow2.0 的 xDeepFM 实现与实战(附代码+数据)
CTR 系列文章 广告点击率 CTR 预测经典模型 GBDT LR 理解与实践 附数据 代码 CTR经典模型串讲 FM FFM 双线性 FFM 相关推导与理解 CTR深度学习模型之 DeepFM 模型解读 CTR模型 TensorFlow2
深度学习相关
CTR 相关
xDeepFM
tensorflow20
ctr
使用tf.keras搭建CNN卷积神经网络识别Fashionmnist数据集
使用tf keras搭建CNN卷积神经网络识别Fashionmnist数据集 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib pyplot as
tensorflow20
神经网络
tensorflow
python
【Graph Neural Network】 GraphSAGE 基本原理与tensorflow2.0实现
文章目录 GraphSAGE 前向传播算法 采样算法 聚合 aggragator 操作 参数学习 基于tensorflow2 0实现Graph SAGE GCN是一种利用图结构和邻居顶点属性信息学习顶点Embedding表示的方法 GCN是
深度学习
推荐系统
tensorflow20
图神经网络
SDNE(Structural Deep Network Embedding )的原理,实现与应用
文章目录 SDNE基本思想 二阶相似度 无监督 一阶相似度 有监督 核心代码 库实现 应用 阿里凑单算法 SDNE基本思想 SDNE Structural Deep Network Embedding 主要目标是保持网络的一阶相似性和二阶相
深度学习
tensorflow20
推荐系统
图嵌入
TensorFlow2.0:张量的数学运算
1 2 pow square 3 sqrt 4 5 exp log 6 matmul 7 linear layer element wise matrix wise matmul dim wise reduce mean max min s
tensorflow20
«
1
2
3
4
5
6
7