机器学习之路： tensorflow 一个最简单的神经网络

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机器学习之路： tensorflow 一个最简单的神经网络

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ import tensorflow as tf # 利用numpy生成数据模拟数据集 from numpy.random import RandomState # 定义一个训练数据batch的大小 batch_size = 8 # 定义神经网络的参数 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stdde…

用tensorflow实现最简单的神经网络

import tensorflow as tfimport numpy as np def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): """initialize the Weights and biases""" Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) biases=tf.Variable(t…

练习推导一个最简单的BP神经网络训练过程【个人作业/数学推导】

写在前面各式资料中关于BP神经网络的讲解已经足够全面详尽,故不在此过多赘述.本文重点在于由一个"最简单"的神经网络练习推导其训练过程,和大家一起在练习中一起更好理解神经网络训练过程. 一.BP神经网络 1.1 简介 BP网络(Back-Propagation Network) 是1986年被提出的,是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,用于函数逼近.模型识别分类.数据压缩和时间序列预测等. 一个典型的BP网络应该包括三层:输…

tensorflow笔记（二）之构造一个简单的神经网络

tensorflow笔记(二)之构造一个简单的神经网络版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7425200.html 前言这篇博客将一步步构建一个tensorflow的神经网络去拟合曲线,并将误差和结果可视化.博客的末尾会放本篇博客的jupyter notebook,可以下载自己调试调试. 实践--构造神经网络本次构造的神经网络是要拟合一个二次曲线,神经网络的输入层是一个特征,即只有一个神经元,隐藏层有10个特…

深度学习（五）基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8954892.html 参考博客:https://blog.csdn.net/u012871279/article/details/78037984 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术,今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖. 首先先分模块解释代码.…

tensorflow学习笔记四：mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试

刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值.借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用简单的公式表示如下: 在训练过程…

【最简单IOC容器实现】实现一个最简单的IOC容器

前面DebugLZQ的两篇博文: 浅谈IOC--说清楚IOC是什么 IoC Container Benchmark - Performance comparison 在浅谈IOC--说清楚IOC是什么中,DebugLZQ介绍了什么是到底什么是IOC/DI,再复习一下,那么到底什么是IOC呢? 就像Martin Flower所说的:依赖对象的获得过程被反转了,即由之前是consumer主动去new,变成consumer向IOC容器去要,然后由IOC容器注入依赖对象. 这个回答非常的口语化,但IOC…