连接神经网络(Fully Connection Neural Network)是CNN、RNN、LSTM等各种神经网络的基础。 全连接神经网络示意图如下: 2.1 全连接神经网络的原理 全连接神经网络是深度学习的基础。 2.1.1内部运算逻辑 上面的网络结构总共有三层,输入层,隐藏层和输出层,每一级都是利用前一级的输出作为输入,再经过圆圈内的计算,输出到...
1 #coding: utf-8 2 #导入模块,生成数据集(自制数据集) 3 import tensorflow as tf 4 import numpy as np #python 的科学计算模块 5 BATCH_SIZE = 8 #每次喂给神经网络的数据大小 6 seed = 23455 #随机种子,为了使每次生成数据一致 7 8 #利用seed生成随机数 9 rng = np.random.RandomState(seed) 10...
在TensorFlow 中,要实现全连接层,只需要定义好权值张量 W 和偏置张量 b,并利用TensorFlow 提供的批量矩阵相乘函数tf.matmul()即可完成网络层的计算。如下代码创建输入 X 矩阵为𝑏 = 2个样本,每个样本的输入特征长度为𝑑𝑖𝑛 = 784,输出节点数为𝑑𝑜𝑢𝑡 =256,故定义权值矩阵 W 的 shape 为[784,...
从运行结果可以发现,Tensorflow中的张量与numpy中的向量不同,张量中包含着名字,维度,和类型三种属性。张量是建立在计算图上的,通过使用会话,就可以计算不同的数据。具体计算图将在之后Tensorflow可视化中介绍,这里暂时就可以理解为一个函数。Tensorflow中还含有不同的随机数常数生成函数,可以帮助建立神经网络中的权值和阈值。
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...
随便提一下BP网络的强大威力: 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; ...
在TensorFlow中搭建BP神经网络的步骤如下:1. 导入必要的库:```pythonimport tensorflow as tf```2. 定义输入和输出数据的占位符:```p...
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 ...
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') ...
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#...