前馈神经网络练习：使用tensorflow进行葡萄酒种类识别

【前馈神经网络练习：使用tensorflow进行葡萄酒种类识别】的更多相关文章

前馈神经网络练习：使用tensorflow进行葡萄酒种类识别

数据处理样本数据描述样本数据集是double类型的178 * 14矩阵,第一列表示酒所属类别,后面13列分别表示当前样本的13个属性: 1) Alcohol 2) Malic acid 3) Ash 4) Alcalinity of ash 5) Magnesium 6) Total phenols 7) Flavanoids 8) Nonflavanoid phenols 9) Proanthocyanins 10) Color intensity 11) Hue 12) OD280/OD…

基于SVM的数据分类预測——意大利葡萄酒种类识别

update:把程序源代码和数据集也附上http://download.csdn.net/detail/zjccoder/8832699 2015.6.24 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- w…

卷积神经网络应用于tensorflow手写数字识别（第三版）

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("F:\TensorflowProject\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples //batch_…

基于TensorFlow解决手写数字识别的Softmax方法、多层卷积网络方法和前馈神经网络方法

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax…

神经网络架构PYTORCH－前馈神经网络

首先要熟悉一下怎么使用PyTorch来实现前馈神经网络吧．为了方便理解,我们这里只拿只有一个隐藏层的前馈神经网络来举例: 一个前馈神经网络的源码和注释如下:比较简单,这里就不多介绍了． class NeuralNet(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super(NeuralNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidd…

AI 前馈神经网络

前馈神经网络(Feedforward Neural Network,简称FNN),也叫多层感知机(Multilayer Perceptron,简称MLP).FNN的目标是通过学习参数θ,得到最佳的函数y=f(x;θ),例如分类器,输入x,输出类别y. 1.前馈也叫前向,信息单向流动,从输入层到隐藏层(hidden layer),再从隐藏层到输出层,不存在从下一层到上一层的反向流动.有反馈(feedback)连接的叫做循环神经网络.卷积神经网络是一种特殊的前馈神经网络. 2.反向传播(back…

《深入浅出深度学习：原理剖析与python实践》第八章前馈神经网络（笔记）

8.1 生物神经元(BN)结构 1.人脑中有100亿-1000亿个神经元,每个神经元大约会和其他1万个神经元相连 2.细胞体:神经元的主体,细胞体=细胞核+细胞质+细胞膜,存在膜电位 3.树突:从细胞体向外延伸出许多突起的神经纤维.输入端 4.轴突:细胞体伸出的最长的一条突起,也叫神经纤维.长而细.末端细分支为神经末梢.输出端 5.突触:一个神经元轴突的神经末梢和另一个神经元的细胞体或树突进行通信连接. 6.神经传导流程:多个树突接受输入信息,输入信息累加大于某一个特定阈值,信息通过轴突传播出去…