深度学习之TensorFlow构建神经网络层
深度学习之TensorFlow构建神经网络层 基本法 深度神经网络是一个多层次的网络模型，包含了：输入层，隐藏层和输出层，其中隐藏层是最重要也是深度最多的，通过TensorFlow，python代码可以构建神经网络层函数，比如我们称之为add_layer()函数，由于神经网络层的工作原理是一层 ...
原文：pytorch神经网络层搭建方法
神经网络层的搭建主要是两种方法，一种是使用类 继承torch.nn.Moudle ，一种是使用torch.nn.Sequential来快速搭建。 首先我们先加载数据： 两种方法的模板： . ： 类 class ：这基本就是固定格式，init中定义每个神经层的神经元个数，和神经元层数，forward是继承nn.Moudle中函数，来实现前向反馈 加上激励函数 比如： . ：快速搭建 模板： 比如： ...
2019-08-18 19:22 0 429 推荐指数：
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上面我们说了神经网络的基础知识，根据上章的基础尝试搭建一个标准的3层神经网络，参考https://www.cnblogs.com/bestExpert/p/9128645.html 1.框架代码 1.>初始化函数 — 设定输入层节点、隐藏层节点、输出层节点的数量，设置学习率和各层的权重 ...