Tensorflow实现神经网络的前向传播

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Tensorflow实现神经网络的前向传播

我们构想有一个神经网络,输入为两个input,中间有一个hidden layer,这个hiddenlayer当中有三个神经元,最后有一个output. 图例如下: 在实现这个神经网络的前向传播之前,我们先补充一下重要的知识. 一.权重w以及input的初始化我们初始化权重w的方法为随机生成这些权重,一般可以使用这些随机生成的数据正好在正态分布的曲线上,这也是最符合生成符合自然规律的随机数生成方法: import tensorflow as tf #一般情况下神经网络上的参数是w的数列,当然我们…

1. DNN神经网络的前向传播（FeedForward）

1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言神经网络技术起源于上世纪五.六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层.输出层和一个隐含层.输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果.但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力. 随着数学的发展,这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart.Williams.H…

实现属于自己的TensorFlow(一) - 计算图与前向传播

前段时间因为课题需要使用了一段时间TensorFlow,感觉这种框架很有意思,除了可以搭建复杂的神经网络,也可以优化其他自己需要的计算模型,所以一直想自己学习一下写一个类似的图计算框架.前几天组会开完决定着手实现一个模仿TensorFlow接口的简陋版本图计算框架以学习计算图程序的编写以及前向传播和反向传播的实现.目前实现了前向传播和反向传播以及梯度下降优化器,并写了个优化线性模型的例子. 代码放在了GitHub上,取名SimpleFlow, 仓库链接: https://github.com/P…

卷积神经网络(CNN)前向传播算法

在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的.重点会和传统的DNN比较讨论. 1. 回顾CNN的结构在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+ReLU激活函数,若干的池化层,DNN全连接层,以及最后的用Softmax激活函数的输出层.这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回顾下CNN的结构.图中的CONV即为卷积层,POOL即为池化层,而FC即为DNN全连接层,包括了我…

神经网络，前向传播FP和反向传播BP

1 神经网络神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起,这样,一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入.例如,下图就是一个简单的神经网络: 我们使用圆圈来表示神经网络的输入,标上“”的圆圈被称为偏置节点,也就是截距项.神经网络最左边的一层叫做输入层,最右的一层叫做输出层(本例中,输出层只有一个节点).中间所有节点组成的一层叫做隐藏层,因为我们不能在训练样本集中观测到它们的值.同时可以看到,以上神经网络的例子中有3个输入单元(偏置单元不计在内),3个隐藏单元及一个输出单元. 我们用 …

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 三层简单神经网络的前向传播算法

import tensorflow as tf w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.constant([[0.7, 0.9]]) a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) sess = tf.Session() sess.run(w1.in…