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...
其实从这里我们可以发现其中的神奇,上篇博客中我们是用线性模型拟合直接那些点,然而这里是一个类似于y=x*x的曲线,且有噪声,这是用线性模型无法拟合的,然而神经网络有这个能力,虽然其中内部的模型也是类似于y=kx+b(矩阵形式)加上激活函数,这就很神奇,神经网络可以用线性模型来拟合非线性模型,其中的道理我不详细解释...
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 #第9950次的损失值为 0.0913932 h1 sigmoid# 第9950...
依靠以上内容,就可以建立BP神经网络的结构。例子: #神经网络结构batch_size = 50#训练batch的大小hide_size = 5#隐藏神经元个数#预留每个batch中输入与输出的空间x = tf.placeholder(tf.float32,shape = (None,input_size))#None随batch大小变化y_pred = tf.placeholder(tf.float32,shape =(None,output_size...
2线性回归的训练 BP神经网络的训练其实跟我们以前接触过的基于统计的机器学习模型很接近,如果熟悉线性回归的朋友就会觉得这个过程非常简单了。“机器学习”就是机器通过对观测到的失误进行归纳,进而总结出它们之间的规律、关系一类。在整个训练过程中,我们要看看一个线性回归的模型究竟学到了些什么,怎么学到的。作为铺垫...
BP神经网络,激活函数一般为Sigmoid。 在这里插入图片描述 2.3. 正则化 添加正则化,则有些神经元权重非常小,也就是图中白色的神经元是很少使用的神经元。 在这里插入图片描述 3. 总结 对于学习神经网络的初学者,通过可视化体验人工智能神经网络工具——TensorFlow PlayGround来认识神经网络,是比较直观、便捷的。
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') ...
逻辑回归 KNN 随机森林 例子教程: aymericdamien/TensorFlow-Examples nlintz/TensorFlow-Tutorials codelabs.developers.google.com tensorflow/models ## 神经网络模型 tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn dynamic version of bidirectional recurrent neural network. tf.nn.rnn_cell.GRUCell Gated Recurrent Unit cell (cf...
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的高效性和可扩展性,可以处理大规模的数据和复杂的网络结构。TensorFlow是谷歌开发的一个开源深度学习框架,它支持...
【视频】R语言实现CNN(卷积神经网络)模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 ...