TensorFlow实现多层感知机MINIST分类 TensorFlow 支持自动求导,可以使用 TensorFlow 优化器来计算和使用梯度.使用梯度自动更新用变量定义的张量.本文将使用 TensorFlow 优化器来训练网络. 前面定义了层.权重.损失.梯度以及通过梯度更新权重.用公式实现可以帮助我们更好地理解,但随着网络层数的增加,这可能非常麻烦. 使用 TensorFlow 的一些强大功能,如 Contrib(层)来定义神经网络层及使用 TensorFlow 自带的优化器来计算和使用梯度…

TensorFlow实现多层感知机函数逼近 准备工作 对于函数逼近,这里的损失函数是 MSE.输入应该归一化,隐藏层是 ReLU,输出层最好是 Sigmoid. 下面是如何使用 MLP 进行函数逼近的示例: 导入需要用到的模块:sklearn,该模块可以用来获取数据集,预处理数据,并将其分成训练集和测试集:pandas,可以用来分析数据集:matplotlib 和 seaborn 可以用来可视化: 加载数据集并创建 Pandas 数据帧来分析数据: 了解一些关于数据的细节: 下表很好地描述了数据…

(1) 最简单的神经网络分类器 # encoding: UTF-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data as mnist_data print("Tensorflow version " + tf.__version__) print(tf.__path__) tf.set_random_seed(0) # 输入mnist数据 mnist = mnist_d…

from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import loss as gloss, nn from mxnet.gluon import data as gdata from mxnet import nd,autograd import gluonbook as gb import sys # 读取数据 # 读取数据 mnist_train = gdata.vision.FashionMNIST(train=True) mnist_test…

深度前馈网络(前馈神经网络,多层感知机) 神经网络基本概念 前馈神经网络在模型输出和模型本身之间没有反馈连接;前馈神经网络包含反馈连接时,称为循环神经网络. 前馈神经网络用有向无环图表示. 设三个函数组成的链:\(f_3(f_2(f_1))\),$f_1$为网络第一层,叫输入层.$f_2$为第二层,依次类推,中间层叫做隐藏层.最后一层为输出层.链的全长称为模型的深度. 每个隐藏层都有张量值,这些隐藏层的维数为模型的宽度. 概念 解释 输入层 网络的第一层 隐藏层 网络的中间N层 输出层 网络的最…

多层感知机 输入->线性变换->Relu激活->线性变换->Softmax分类 多层感知机将mnist的结果提升到了98%左右的水平 知识点 过拟合:采用dropout解决,本质是bagging方法,相当于集成学习,注意dropout训练时设置为0~1的小数,测试时设置为1,不需要关闭节点 学习率难以设定:Adagrad等自适应学习率方法 深层网络梯度弥散:Relu激活取代sigmoid激活,不过输出层仍然使用sigmoid激活 对于ReLU激活函数,常用截断正态分布,避免0梯度和…

1 自动编码机简介        传统机器学习任务在很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.        深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早起甚至被认为是一种无监督的特征学习,模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这其中有两点比较重要:一是无监…

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神…

http://c.biancheng.net/view/1924.html Hornik 等人的工作(http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf)证明了一句话,“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数,同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果.” 本节将展示如何使用多层感知机(MLP)进行函数逼近,具体来说,是预测波士顿的房价.第2章使用回归技术对房价进行预测,现在…

线性回归 基础知识 实现过程 学习笔记 批量读取 torch_data = Data.TensorDataset(features, labels) dataset = Data.DataLoader(torch_data, batch_size, shuffle=True) 定义模型的两种常见写法 这两种方法是我比较喜欢的方法. 其中有两点需要注意: 虽说他们在定义时,输入和输出的神经元个数是一样的,但print(net)结果是不同的,法二有Sequential外层. 由于第一点的原因,这也导…