Tensorflow 多層全連接神經網絡
本節涉及： 身份證問題 單層網絡的模型 多層全連接神經網絡 激活函數 tanh 身份證問題新模型的代碼實現 模型的優化 一、身份證問題 身份證號碼是18位的數字【此處暫不考慮字母的情況】，身份證倒數第2個數字代表着性別。 奇數，代表男性，偶數，代表女性 ...
原文：基於tensorflow使用全連接層函數實現多層神經網絡並保存和讀取模型
使用之前那個格式寫法到后面層數多的話會很亂，所以編寫了一個函數創建層，這樣看起來可讀性高點也更方便整理后期修改維護 這樣寫方便后期維護 不必對着一群 W W ..... Wn 接下來記錄一下保存模型的方法 保存模型 save step 儲存模型力度 import os ckpt dir .ckpt dir if not os.path.exists ckpt dir : os.makedirs c ...
2019-04-01 01:02 0 1529 推薦指數：
相關推薦
【python實現卷積神經網絡】全連接層實現
代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
用Tensorflow實現多層神經網絡
用Tensorflow實現簡單多層神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻 Tensorflow機器學習實戰指南 源代碼見下方鏈接 ReLU激活函數/L1范數版本 Sigmoid激活函數/交叉熵函數版本 數據集及網絡結構 數據集 使用預測出生體重 ...
神經網絡之全連接層詳解
CNN Tomography With Caffe - Full Connected Layer Deduction 全連接結構中的符號定義如下圖： Forward Propagation Backward ...
【TensorFlow/簡單網絡】MNIST數據集-softmax、全連接神經網絡，卷積神經網絡模型
初學tensorflow，參考了以下幾篇博客： soft模型 tensorflow構建全連接神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建卷積神經網絡 tensorflow構建CNN[待學習] 全連接+各種優化[待學習] BN層[待學習] 先 ...
基於MNIST數據集使用TensorFlow訓練一個包含一個隱含層的全連接神經網絡
包含一個隱含層的全連接神經網絡結構如下： 包含一個隱含層的神經網絡結構圖 以MNIST數據集為例 ...
用tensorflow構建兩層簡單神經網絡（全連接）
中國大學Mooc 北京大學 人工智能實踐：Tensorflow筆記(week3) #coding:utf-8 #兩層簡單神經網絡（全連接） import tensorflow as tf #定義輸入和參數 #用placeholder實現輸入定義（sess.run中喂一組數據） x ...
如何使用numpy實現一個全連接神經網絡？（上）
全連接神經網絡的概念我就不介紹了，對這個不是很了解的朋友，可以移步其他博主的關於神經網絡的文章，這里只介紹我使用基本工具實現全連接神經網絡的方法。 所用工具： numpy == 1.16.4 matplotlib 最新版 我的思路是定義一個layer類，在這個類 ...