tensorflow学习笔记——自编码器及多层感知器
1，自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程，比如对数值型，日期时间型，种类型等特征的提取。特征工程往往是非常耗时耗力的，在图像，语音和视频中提取到有效的特征就更难了，工程师必须在这些领域有非常深入的理解，并且使用专业算法提取这些数据的特征。深度学习则可以解决人工难以提取 ...
原文：tensorflow学习笔记(三)：实现自编码器
黄文坚的tensorflow实战一书中的第四章，讲述了tensorflow实现多层感知机。Hiton早年提出过自编码器的非监督学习算法，书中的代码给出了一个隐藏层的神经网络，本人扩展到了多层，改进了代码。实现多层神经网络时，把每层封装成一个NetLayer对象 本质是单向链表 ，然后计算隐藏层输出值的时候，运用递归算法，最后定义外层管理类。main函数里面，寻找出一个最优的模型出来。代码如下： e ...
2017-07-26 10:10 0 2514 推荐指数：
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