原文:tensorflow 2.0 學習 (十四)循環神經網絡 IMDB數據集與RNN情感分類網絡

網絡結構: 代碼如下: 測試的誤差和准確率: Final test loss and accuracy : . , . 下一次更新:LSTM情感分類問題 ...

2020-02-23 18:01 2 934 推薦指數:

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Tensorflow學習教程------普通神經網絡對mnist數據集分類

首先是不含隱層的神經網絡, 輸入層是784個神經元 輸出層是10個神經元 代碼如下 結果如下 接下來是含一個隱層的神經網絡,輸入層是784個神經元,兩個隱層都是100個神經元,輸出層是10個神經元,迭代500次,最后准確率在88%左右,汗。。。。准確率反而降 ...

Sun Oct 08 04:47:00 CST 2017 1 4121
基於TensorFlow循環神經網絡(RNN)

RNN適用場景 循環神經網絡(Recurrent Neural Network)適合處理和預測時序數據 RNN的特點 RNN的隱藏層之間的節點是有連接的,他的輸入是輸入層的輸出向量.extend(上一時刻隱藏層的狀態向量)。 demo:單層全連接網絡作為循環體的RNN 輸入層維度:x ...

Thu Apr 19 21:26:00 CST 2018 0 1284
BP神經網絡用於Iris數據集分類

  全連接神經網絡BP算法的原理在此不再贅述了,網上有大量的資料可以參考,我就直接貼代碼:(用着還行的,幫忙點個推薦啊) ...

Sat Feb 22 23:51:00 CST 2020 0 1392
tensorflow神經網絡:自制數據集

在實際應用中,我們常常需要自制數據集,解決本領域應用,而數據通常是圖片或文字,需要做格式轉換,才能在訓練時使用。 代碼: ...

Fri Aug 21 00:01:00 CST 2020 0 925
TensorFlow 訓練MNIST數據集(2)—— 多層神經網絡

  在我的上一篇隨筆中,采用了單層神經網絡來對MNIST進行訓練,在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網絡(多層神經網絡)來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST數據   MNIST數據集只要一行代碼就可以獲取的到,非常方便。關於MNIST的基本信息可以參考我的上一篇隨筆 ...

Tue Oct 02 20:22:00 CST 2018 0 4684
 
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