深度學習之TensorFlow構建神經網絡層
深度學習之TensorFlow構建神經網絡層 基本法 深度神經網絡是一個多層次的網絡模型，包含了：輸入層，隱藏層和輸出層，其中隱藏層是最重要也是深度最多的，通過TensorFlow，python代碼可以構建神經網絡層函數，比如我們稱之為add_layer()函數，由於神經網絡層的工作原理是一層 ...
原文：pytorch神經網絡層搭建方法
神經網絡層的搭建主要是兩種方法，一種是使用類 繼承torch.nn.Moudle ，一種是使用torch.nn.Sequential來快速搭建。 首先我們先加載數據： 兩種方法的模板： . ： 類 class ：這基本就是固定格式，init中定義每個神經層的神經元個數，和神經元層數，forward是繼承nn.Moudle中函數，來實現前向反饋 加上激勵函數 比如： . ：快速搭建 模板： 比如： ...
2019-08-18 19:22 0 429 推薦指數：
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0603-常用的神經網絡層
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上面我們說了神經網絡的基礎知識，根據上章的基礎嘗試搭建一個標准的3層神經網絡，參考https://www.cnblogs.com/bestExpert/p/9128645.html 1.框架代碼 1.>初始化函數 — 設定輸入層節點、隱藏層節點、輸出層節點的數量，設置學習率和各層的權重 ...