主要步驟: .准備數據 數據集讀入 數據集亂序 將數據集分為訓練集和測試集 將輸入特征和標簽配對,每次喂入神經網絡一小撮 batch .搭建網絡 定義神經網絡中所有可訓練參數 .參數優化 反向傳播,不斷減少loss .測試效果 計算當前參數前向傳播后的准確率 代碼: 運行結果: ...
2020-08-15 07:55 0 1689 推薦指數:
一、實操 下面進行的模型訓練為偽代碼,一般用tensorflow不會用到這種方式來訓練模型,這個只是用來作為對上一篇常用函數的使用,方便熟悉代碼以及訓練時梯度是如何計算的。 輸出結果: ...
作者有話說 最近學習了一下BP神經網絡,寫篇隨筆記錄一下得到的一些結果和代碼,該隨筆會比較簡略,對一些簡單的細節不加以說明。 目錄 BP算法簡要推導 應用實例 PYTHON代碼 BP算法簡要推導 該部分用一個$2\times3\times 2\times1$的神經網絡 ...
IDE:jupyter 數據集請查看:鳶尾花數據集 測試效果預覽 成功率96.7% 代碼已上傳到碼雲 ...
根據前面的基礎知識,可以開始第一個神經網絡的搭建,主要學習的資料西安科技大學:神經網絡與深度學習——TensorFlow2.0實戰,北京大學:人工智能實踐Tensorflow筆記 TensorFlow2.0入門學習筆記(5)——構建第一個神經網絡,鳶尾花分類問題(附源碼) 1.問題背景 問題 ...
准備數據 數據集讀入 數據集亂序 生成訓練集和測試集 特征和標簽配對,每次讀入一小撮(batch) 搭建網絡 定義神經網絡中所有可訓練參數 參數優化 嵌套循環迭代,with結構更新參數,顯示當前loss 測試效果 計算當前參數前向傳播后 ...
IDE:jupyter 目前我知道的數據集來源有兩個,一個是csv數據集文件另一個是從sklearn.datasets導入 1.1 csv格式的數據集(下載地址已上傳到博客園----數 ...