原文:DNN网络,python下用Tensorflow实现DNN网络以及Adagrad优化器

一 DNN 简介 DNN一共可以分为三层。 输入层 input layer 隐藏层 hidden layer 输出层 output layer DNN的前向传播即由输入经过一些列激活函数得到最终的输出 在对DNN参数求解的时候,通过反向传播,以及链式法则求得。 二 Tensorflow下的DNN实现 实现功能简介: 本文摘自Kaggle的一篇房价预测题目,找了一篇比较全的,当作自己的Tensorf ...

2018-12-24 21:00 0 1602 推荐指数:

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神经网络DNN —— 优化算法

   建议:可以查看吴恩达的深度学习视频,里面对这几个算法有详细的讲解。 一、指数加权平均   说明:在了解新的算法之前需要先了解指数加权平均,这个是Momentum、RMSprop、Adam三个优化算法的基础。 1、指数加权平均介绍:   这里有一个每日温度图(华氏 ...

Wed Aug 07 01:05:00 CST 2019 0 947
使用TensorFlow实现DNN

这一节使用TF实现一个多层神经网络模型来对MNIST数据集进行分类,这里我们设计一个含有两个隐藏层的神经网络,在输出部分使用softmax对结果进行预测。 使用高级API实现多层神经网络### 这里我们使用tensorflow.contrib包,这是一个高度封装的包,里面包含了许多类似 ...

Mon Dec 18 08:22:00 CST 2017 0 2673
基于OpenCV的DNN网络推理——C++实现

OpenCV从3.3版本就开始引入DNN模块,现在已经是4.5版本了,DNN模块的支持度也更好了。目前OpenCV已经支持ONNX格式的模型加载和推理,后端的推理引擎也有了多种选择。 而Pytorch作为目前易用性相对最好的深度学习训练框架,使用非常广泛。Pytorch的pth格式模型没法直接 ...

Thu Mar 04 20:05:00 CST 2021 2 1587
深度神经网络DNN

深度神经网络DNN) 深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络     在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是 ...

Tue Feb 21 15:40:00 CST 2017 0 4231
神经网络入门之DNN(一)

神经网络简史   神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力 ...

Mon Sep 05 02:01:00 CST 2016 0 27136
深度学习系列一(DNN网络结构)

DNN网络结构 近两年深度学习不管是在科研领域还是工业界都非常火,其实深度学习相比之前的神经网络在理论上没什么区别,唯一区别可能是加了一个pretraining的过程而已。DNN(Deep neural network)是一种前馈人工神经网络,在输入与输出层之间包含了多于一层的隐含层 ...

Tue Jan 06 01:07:00 CST 2015 0 13496
全连接神经网络(DNN)

全连接神经网络(DNN)是最朴素的神经网络,它的网络参数最多,计算量最大。 网络结构   DNN的结构不固定,一般神经网络包括输入层、隐藏层和输出层,一个DNN结构只有一个输入层,一个输出层,输入层和输出层之间的都是隐藏层。每一层神经网络有若干神经元(下图中蓝色圆圈),层与层之间神经元相互连接 ...

Mon Nov 19 04:22:00 CST 2018 0 1137
 
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