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1.4激活函数-带隐层的神经网络tf实战

激活函数 激活函数----日常不能用线性方程所概括的东西 左图是线性方程,右图是非线性方程 当男生增加到一定程度的时候,喜欢女生的数量不可能无限制增加,更加趋于平稳 在线性基础上套了一个激活函数,使得最后能得到输出结果 常用的三种激活函数: 取值不同时得到的结果也不同 常见激活函数图形 tensorflow中自带的激活函数举例: 添加隐层的神经网络 #添加隐层的神经网络结构 import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size…

可变多隐层神经网络的python实现

说明:这是我对网上代码的改写版本,目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致,用起来更直观些. 此神经网络有两个特点: 1.灵活性 非常灵活,隐藏层的数目是可以设置的,隐藏层的激活函数也是可以设置的 2.扩展性 扩展性非常好.目前只实现了一个学习方法:lm(Levenberg-Marquardt训练算法),你可以添加不同的学习方法到NeuralNetwork类 什么是最优化,可分为几大类?    答:Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.最优化是寻找使得函数值最小的参数向…

实现一个单隐层神经网络python

看过首席科学家NG的深度学习公开课很久了,一直没有时间做课后编程题,做完想把思路总结下来,仅仅记录编程主线. 一 引用工具包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases import * import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model from planar_utils import plot_decision_bounda…

神经网络结构设计指导原则——输入层：神经元个数=feature维度 输出层：神经元个数=分类类别数，默认只用一个隐层 如果用多个隐层，则每个隐层的神经元数目都一样

神经网络结构设计指导原则 原文   http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185   下面这个神经网络结构设计指导原则是Andrew NG在coursera的ML课程中提到的: 输入层:神经元个数=feature维度 输出层:神经元个数=分类类别数 隐层: 默认只用一个隐层 如果用多个隐层,则每个隐层的神经元数目都一样 隐层神经元个数越多,分类效果越好,但计算量会增大…

用C实现单隐层神经网络的训练和预测（手写BP算法）

实验要求:•实现10以内的非负双精度浮点数加法,例如输入4.99和5.70,能够预测输出为10.69•使用Gprof测试代码热度 代码框架•随机初始化1000对数值在0~10之间的浮点数,保存在二维数组a[1000][2]中.•计算各对浮点数的相加结果,保存在数组b[1000]中,即b[0] = a[0][0] + a[0][1],以此类推.数组a.b即可作为网络的训练样本.•定义浮点数组w.v分别存放隐层和输出层的权值数据,并随机初始化w.v中元素为-1~1之间的浮点数.•将1000组输入(a…

代码详解：TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子”

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台…

吴恩达深度学习第1课第4周-任意层人工神经网络(Artificial Neural Network，即ANN)（向量化）手写推导过程（我觉得已经很详细了）

学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分． 遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记． 有人说推导任意层MLP很容易,我表示怀疑啊．难道又是我智商的问题嘛╮(╯＿╰)╭． 推导神经网络, 我用了一天．最后完成了,我就放心了,可以进行下一部分学习了:) 推这玩意是个脏活累活,直接记住向量化表示(结果)也是极好的. 顺便说一下,本文的图片若看不清,可以另存为本地文件放大看(scan的时候我定了较高的精度),更清楚^^ 该…

吴恩达深度学习第1课第3周编程作业记录(2分类1隐层nn)

2分类1隐层nn, 作业默认设置: 1个输出单元, sigmoid激活函数. (因为二分类); 4个隐层单元, tanh激活函数. (除作为输出单元且为二分类任务外, 几乎不选用 sigmoid 做激活函数); n_x个输入单元, n_x为训练数据维度; 总的来说共三层: 输入层(n_x = X.shape[0]), 隐层(n_h = 4), 输出层(n_y = 1). import 和预设置 # Package imports import numpy as np import matplot…

tensorflow-LSTM-网络输出与多隐层节点

本文从tensorflow的代码层面理解LSTM. 看本文之前,需要先看我的这两篇博客 https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10495745.html 谈到网络结构 https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10515436.html 谈到多隐层神经网络 回忆一下LSTM网络 输出 tensorflow 用 tf.nn.dynamic_rnn构建LSTM的输出 lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(…

js 带遮罩层的弹出层

最近有个小伙伴问我关于mui的带遮罩层的弹出层,我给他发了个相关demo,但是因为他是新手的原因没有看懂,所以我写了一个单纯的原生的带遮罩层的弹出层dome.写这篇微博希望可以帮到需要的小伙伴. <!doctype html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <meta name="viewport" content=…