1.加载fashion_mnist数据集 2.搭建三层神经网络 3.模型训练 4.利用Dropout抑制过拟合 5.使用回调函数 6.(附)上一次用python实现的神经网络改为用Tensorflow2.0实现 1.加载fashion_mnist数据集 fashion_mnist是一个替代mnist手写数字集的图像数据集,包含60000个示例的训练集和10000个示例的测试集。每个示例都是一个28...
接下来我们来看一下TensorFlow实现BP神经网络到底有多简单！#构建一个结构为[10,15,1]的BP神经网络 model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(15,activation='relu',input_shape=(10,)),tf.keras.layers.Dense(1)])model.summary() #显示网络结构 model.compile(optimizer='SGD',loss='mse') ...
tensorflow keras搭建bp神经网络 tensorflow2.0 神经网络 笔记基于北大的tensorflow2.0教程,将课程的一些重要内容记下来,方便于学习。 一、人工智能三学派 行为主义 符号主义:先将问题描述为表达式,在求解表达式(个人认为很像数电的理解)。 连接主义:模仿神经元的连接关系(这就是咱们说的神经网络了) 二、计算机模仿神经网...
1、读取数据，将数据分为训练集和测试集，注意这里的数据默认都是np.array()的格式。2、初始化BP网络，主要是确定网络结构，输入层、隐藏层、输出层个数，以及随机初始化相互连接的权值 3、调用训练方法，传入数据进行训练 前向传播 反向传播保存模型进行测试 里面还有很多细节，我们边写边完善，整个程序的框...
2.神经网络结构 由于已经确定要使用BP神经网络为传递函数建模。所以直接按照一层隐含层的BP神经网络建立结构就可以了。而在建立前,需要学习Tensorflow中张量的相关操作。 首先,在Tensorflow中定义张量的方法是。例子: a = tf.constant([1,2,3])print(a) ...
在TensorFlow中,我们可以使用tf.data模块中的函数来加载数据集。2.定义模型结构在TensorFlow中,我们可以使用tf.keras模块中的函数来定义模型结构。一般来说,一个BP神经网络包括输入层、隐藏层和输出层。在定义模型结构时,我们需要指定每层的神经元数量、激活函数等参数。3.编译模型在定义好模型结构之后,我们需要编译...
Tensor("MatMul_2:0", shape=(1, 1),dtype=float32) [[ 11.]] 可以看出第一个print,并不会直接得到y的值,此时y只是一个张量运算符表达式。只有运行下面的会话时,才会计算运算,显示结果 两层简单神经网络(全连接) importtensorflowastf#定义输入和参数x=tf.constant([[0.7,0.5]])w1=tf.Variable(tf.rando...
2:求出来了代价函数对权值的偏导后 没有说明怎么应用 代价函数改变公式在下面: 在这本文比例系数为1 。多看几遍这个 才能理解最后代码里的权值改变: 最后 是它的 代码: importnumpyasnpdefnonlin(x,deriv=False):if(deriv==True):returnx*(1-x)#如果deriv为true,求导数return1/(1+np.exp(-x))X=np.ar...
这是自己学习tensorflow的基本操作后,实现的最简单的BP神经网络模型。数据集用的时之前在博文:利用BP神经网络对语音特征信号数据集进行分类中的语音信号数据集,在之前的文章忘记附上数据集,这次在博客中给出下载链接:语音信号数据集。不得不说TensorFlow的强大,运算速度快不说,精度比[利用BP神经网络对语音特征信号数据...
1. TensorFlow:TensorFlow是一个开放源代码的机器学习框架,其中包含了构建神经网络模型的功能。它提供了丰富的API,能够支持多种类型的神经网络,包括BP神经网络。TensorFlow具有强大的计算能力和优化算法,能够高效地训练和运行BP神经网络模型。 2. PyTorch:PyTorch是另一个开源的机器学习框架,也提供了构建神经网络模型的功能...