tensorflow學習筆記——自編碼器及多層感知器
1，自編碼器簡介 傳統機器學習任務很大程度上依賴於好的特征工程，比如對數值型，日期時間型，種類型等特征的提取。特征工程往往是非常耗時耗力的，在圖像，語音和視頻中提取到有效的特征就更難了，工程師必須在這些領域有非常深入的理解，並且使用專業算法提取這些數據的特征。深度學習則可以解決人工難以提取 ...
原文：tensorflow學習筆記(三)：實現自編碼器
黃文堅的tensorflow實戰一書中的第四章，講述了tensorflow實現多層感知機。Hiton早年提出過自編碼器的非監督學習算法，書中的代碼給出了一個隱藏層的神經網絡，本人擴展到了多層，改進了代碼。實現多層神經網絡時，把每層封裝成一個NetLayer對象 本質是單向鏈表 ，然后計算隱藏層輸出值的時候，運用遞歸算法，最后定義外層管理類。main函數里面，尋找出一個最優的模型出來。代碼如下： e ...
2017-07-26 10:10 0 2514 推薦指數：
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