实现功能 前面两篇文章分别介绍了两种搭建神经网络模型的方法,一种是基于tensorflow的keras框架,另一种是继承父类自定义class类,本篇文章将编写原生代码搭建BP神经网络。 实现代码 importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStand...
本文主要内容是BP神经网络的Python实现(借助tensorflow库)和C++实现(未借助相关库) Python实现BP神经网络 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'#暂时屏蔽警告,只显示error信息 from plugin import * #构建数据 x_data = np.arange(-1,1,0.01)[: ,np.newaxis] print("x_data",x...
了解神经网络基本概念:首先需要了解神经网络的基本概念,包括前向传播、反向传播等。 安装tensorflow:安装tensorflow库,可以通过pip进行安装。 $ pip install tensorflow 1. 导入所需库:在Python代码中导入tensorflow库以及其他需要的库。 importtensorflowastf 1. 准备数据集:准备用于训练和测试的数据集,可以使用TensorFlow...
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。
用pytorch跟tensorflow实现神经网络固然爽。但是想要深入学习神经网络,光学会调包是不够的,还是得亲自动手去实现一个神经网络,才能更好去理解。 一、问题介绍 传说中线性分类器无法解决的异或分类问题。我们就拿它来作为我们神经网络的迷你训练数据。把输入数据拼成一个矩阵X: ...
回归和分类是常用神经网络处理的两类问题, 如果你已经了解了神经网络的工作原理可以在http://playground.tensorflow.org/上体验一个浅层神经网络的工作过程. 感知机(Perceptron)是一个简单的线性二分类器, 它保存着输入权重, 根据输入和内置的函数计算输出.人工神经网络中的单个神经元即是感知机. ...
使用Tensorflow训练神经网络:Tensorflow是一个强大的库,可用于搭建和训练神经网络,在BP网络的实现中,Tensorflow能够提供GPU支持,加速计算过程。 数据预处理:在实施BP网络之前,对数据进行归一化或标准化是必要的步骤,这可以加快网络的训练速度,并提高模型的性能。
保存为npy格式并加载 import tensorflow as tf import numpy as np #线性回归模型，别的模型保存方式也...
TensorFlow搭建神经网络 TensorFlow搭建神经网络 1. 搭建二分类神经网络 2. 搭建二分类神经网络 (1) 产生数据 (2) one-hot编码 (3) 制作训练集 (4) 搭建神经网络 1) 正常搭建神经网络 2) 内嵌模式搭建神经网络 (5) 配置损失函数和优化器并训练 (6) 测试 (7) 完整流程 3. 搭建回归神经网络 4. 使用类...