使用TensorFlow實現DNN
這一節使用TF實現一個多層神經網絡模型來對MNIST數據集進行分類，這里我們設計一個含有兩個隱藏層的神經網絡，在輸出部分使用softmax對結果進行預測。 使用高級API實現多層神經網絡### 這里我們使用tensorflow.contrib包，這是一個高度封裝的包，里面包含了許多類似 ...
原文：【TensorFlow篇】--DNN初始和應用
一 前述 ANN人工神經網絡有兩個或兩個以上隱藏層，稱為DNN 只有一個隱藏層是多層感知機 沒有隱藏層是感知機 二 反向傳播應用舉例 舉例： 正向傳播，反向傳播是一次迭代， 正向傳播：在開始的每一層上都有一個參數值w，初始的時候是隨機的,前向帶入的是每一個樣本值。 反向傳播：然后反過來求所有的梯度值。如果是BGD則再根據公式wt wt ag進行調整所有w值。 然后再正向傳播，迭代，以此類推。 so ...
2018-03-28 01:13 0 2255 推薦指數：
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