另一种是类似于文件的打开,采用:with tf.Session() as sess来打开。session是会话控制,是tensorflow为了控制和输出文件的执行语句,运行session.run()可以获得你想要的运算结果。 4、可视化 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(x_data,y_data) plt.ion() plt.show() 1. 2. ...
前一篇介绍了使用Tensorflow实现线性回归及逻辑回归,并实现了手写数字识别的案例;后一篇介绍了BP神经网络,以及Python实现。本篇将通过Tensorflow实现简单神经网络(1个输入层、2个隐藏层、1个输出层),并应用有手写数字识别案例。 代码 # 引入包 import tensorflow as tf import matplotlib as mpl from tensorflow.examples...
1)任何的布尔函数都可以由两层单元的网络准确表示,但是所需的隐藏层神经元的数量随网络输入数量呈指数级增长; 2)任意连续函数都可由一个两层的网络以任意精度逼近。这里的两层网络是指隐藏层使用sigmoid单元、输出层使用非阈值的线性单元; 3)任意函数都可由一个三层的网络以任意精度逼近。其两层隐藏层使用sigmoid...
复制代码 定义神经网络的参数: W = tf.Variable(tf.random_normal([input_size, hidden_size])) # 输入层到隐藏层的权重矩阵 b = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_size])) # 隐藏层的偏置向量 V = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_size, output_size])) # 隐藏层到输出层的权重矩阵 c ...
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.preprocessingimportStandardScaler#...
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) ...
tensflowBP神经网络 tensorflow搭建bp神经网络随着人工智能的快速发展,神经网络已经成为许多领域中最重要的技术之一。其中,BP神经网络是一种反向传播神经网络,它通过反向传播算法来训练网络权重和偏置,使得网络能够学习到某种特定的映射关系。而tensflowBP神经网络是一种基于TensorFlow框架的反向传播神经网络,它利用了TensorFlow...
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') ...
首先一般而言,BP神经网络的隐藏层数不能太多,不然一般梯度会消失,而三层的隐藏层理论上足以拟合任何结构,那么首先我们选取最常用的激活函数sigmid函数进行测试.但是结果似乎并没有说明什么,然后我继续使用relu函数与tanh函数进行测试,测试次数为10000次,隐藏节点数为20 ...
前言:这是一篇基于tensorflow框架,创建的只有一层隐藏层的BP神经网络,做的图片识别,内容也比较简单,全当是自己的学习笔记了。 1、加载MNIST数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) ...