python得到每一个隐藏层的权重矩阵

2024-09-04

看到了一篇不错的tensorflow文章

http://dataunion.org/28906.html 本文作者 Steven Dufresne,总结了新手学 TensorFlow 需要的核心知识点和实操内容,旨在鼓励更多人借 TensorFlow 迈入深度学习殿堂 .作为基础入门教程,该教程从 TensorFlow 原理简介讲到上手操作,对核心概念逐条解释,非常适合基础薄弱.苦无入门途径的新手. Steven Dufresne:在90年代我开始写神经网络软件.TensorFlow开源后,一直十分渴望用它搭建一些有趣的东西. 谷歌的人

python构建bp神经网络_曲线拟合(一个隐藏层)__2.代码实现

IDE:jupyter 抽象程度可能不是那么高,以后再优化. 理论和代码实现的差距还是挺大的数据集请查看 python构建bp神经网络(一个隐藏层)__1.数据可视化部分代码预览 git上传.ipynb文件,并不能直接看,所以我上传了压缩包注释都写的很详细,全部代码下载请查看码云

吴裕雄 PYTHON 神经网络——TENSORFLOW 双隐藏层自编码器设计处理MNIST手写数字数据集并使用TENSORBORD描绘神经网络数据2

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data os.environ[' batch_size = 128 # batch容量 display_step = 1 # 展示间隔 learning_rate = 0.01 # 学习率 training_epochs = 20 # 训练轮数,1轮等于n_samples/batch_size example_to_sh

python构建bp神经网络_鸢尾花分类(一个隐藏层)__1.数据集

IDE:jupyter 目前我知道的数据集来源有两个,一个是csv数据集文件另一个是从sklearn.datasets导入 1.1 csv格式的数据集(下载地址已上传到博客园----数据集.rar) 1.2 数据集读取 file = "flower.csv" import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) df.head(10) 1.3结果 2.1 sklearn中的数据集 from sklearn.datase

python构建bp神经网络_曲线拟合(一个隐藏层)__1.可视化数据

1.将数据写入csv文件,应该可以python代码直接实现数据集的写入,但我对文件读取这块不太熟练,等我成功了再加上,这里我直接手写将数据集写入Excel 2.然后把后缀改成.csv就可以了,利用pandas读取 import matplotlib.pyplot as plt file = 'bp_test.csv' import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) x = df.iloc[:,].values print(x) 读取

python构建bp神经网络_鸢尾花分类(一个隐藏层)__2.代码实现

IDE:jupyter 数据集请查看:鸢尾花数据集测试效果预览成功率96.7% 代码已上传到码云

吴裕雄 PYTHON 神经网络——TENSORFLOW 单隐藏层自编码器设计处理MNIST手写数字数据集并使用TensorBord描绘神经网络数据

import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data os.environ[' learning_rate = 0.01 # 学习率 training_epochs = 20 # 训练轮数,1轮等于n_samples/batch_size batch_size =

Neural Networks and Deep Learning（week3）Planar data classification with one hidden layer(基于单隐藏层神经网络的平面数据分类)

Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何: 用单隐层实现一个二分类神经网络使用一个非线性激励函数,如 tanh 计算交叉熵的损失值实现前向传播和后向传播 1 - Packages(导入包) 需要导入的包: numpy:Python中的常用的科学计算库 sklearn:提供简单而高效的数据挖掘和数据分析工具 matplotlib:Python中绘图库 testCases: 提供了一些测试例子来评估函数的正确性 planar

人工神经网络，支持任意数量隐藏层，多层隐藏层，python代码分享

http://www.cnblogs.com/bambipai/p/7922981.html------误差逆传播算法讲解人工神经网络包含多种不同的神经网络,此处的代码建立的是多层感知器网络,代码以<集体智慧编程>第四章 "nn.py" 为原型和框架,可以指定隐藏网络的层数和每层的节点数,利用反向传播法修正权值,并连接数据库,保存每层每个节点的权值等信息.代码在算法方面并没有做出改进,结构上可能不是特别严谨和简洁,在算法.结构方面并不一定可取,只是为建立多层隐藏网络提供一

基于MNIST数据集使用TensorFlow训练一个包含一个隐含层的全连接神经网络

包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图以MNIST数据集为例,以上结构的神经网络训练如下: #coding=utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('/home/workspace/python/tf/data/mnist', one_hot=

MLPClassifier 隐藏层不包括输入和输出

多层感知机(MLP)原理简介多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构,如下图: 从上图可以看到,多层感知机层与层之间是全连接的(全连接的意思就是:上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接).多层感知机最底层是输入层,中间是隐藏层,最后是输出层. 输入层没什么好说,你输入什么就是什么,比如输入是一个n维向量

Python - 三大器迭代器,生层器,装饰器

目录 Python - 三大器迭代器,生层器,装饰器一. 容器二. 可迭代对象(iterable) 三. 迭代器四. 生成器五. 装饰器 1. 定义六. 闭包 Python - 三大器迭代器,生层器,装饰器在介绍三大器之前先来了解一下容器和可迭代对象... 一. 容器容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中.通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在内存

js中点击空白区域时文本框与隐藏层的问题

当文本框获得焦点的时候,在文本框的下方显示一个浮动层. 当用户点击除了文本框和浮动层以外的网页空白处时,要隐藏浮动层. 当用户点击浮动层时,改变文本框的值. <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <head> <meta http-e

AngualrJS中每次$http请求时的一个遮罩层Directive

在AngualrJS中使用$http每次向远程API发送请求,等待响应,这中间有些许的等待过程.如何优雅地处理这个等待过程呢? 如果我们在等待过程中弹出一个遮罩层,会是一个比较优雅的做法. 这就涉及到了对$http的请求响应进行拦截了.请求的时候,弹出一个遮罩层,收到响应的时候把遮罩层隐藏. 其实,$httpProvider已经为我们提供了一个$httpProvider.interceptors属性,我们只需要把自定义的拦截器放到该集合中就可以了. 如何表现呢?大致是这样的: <div data

NT1_keras下搭建一个3层模型并且修改。

In [1]: import keraskeras.__version__ C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.flo

Python 实现画一个小猪佩奇

===================================== 看到佩奇的广告片刷红,为了迎接猪年,咱们也来用Python 画板实现一个效果吧 from turtle import* def nose(x,y):#鼻子 penup()#提起笔 goto(x,y)#定位 pendown()#落笔,开始画 setheading(-30)#将乌龟的方向设置为to_angle/为数字(0-东.90-北.180-西.270-南) begin_fill()#准备开始填充图形 a=0.4 fo

旁门左道通过JS与纯CSS实现显示隐藏层

想必大家在开发前端页面时,肯定少不了显示隐藏层这一技术点.那么我简单粗暴地总结了以下两个小demo. 要实现该截图的功能:鼠标移动到我的好友这个选项卡时,灰色的隐藏层就会出现.

Python scapy 实现一个简易 arp 攻击脚本

原文链接:http://www.jianshu.com/p/df5918069612 scapy 是 python 写的一个功能强大的交互式数据包处理程序,可用来发送.嗅探.解析和伪造网络数据包,常常被用到网络攻击和测试中. —— 由方石剑分享 scapy是python写的一个功能强大的交互式数据包处理程序,可用来发送.嗅探.解析和伪造网络数据包,常常被用到网络攻击和测试中. scapy的安装在Linux非常便利,但在Windows下比较复杂. 以下假定读者使用的是Ubuntu Linux 和

ResNeXt——与 ResNet 相比，相同的参数个数，结果更好：一个 101 层的 ResNeXt 网络，和 200 层的 ResNet 准确度差不多，但是计算量只有后者的一半

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

LSTM入门学习——本质上就是比RNN的隐藏层公式稍微复杂了一点点而已

LSTM入门学习摘自:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51234311 下面先给出LSTM的网络结构图: 看到网络结构图好像很复杂的样子,其实不然,LSTM的网络结构图无非是为了显示其高大上而已,这其实也是一个稍微比RNN难那么一丁点的算法.为了简单起见,下面我将直接先采用公式进行讲解LSTM,省得看见LSTM网络结构图就头晕. (1)RNN回顾先简单回顾一下RNN隐层神经元计算公式为: 其中U.W是网络模型的参数,f(.)表示激活函数

jquery实现点击按钮弹出层和点击空白处隐藏层

昨天做项目遇到一个问题,和大家分享下,jquery实现点击按钮弹出层和点击空白处隐藏层的问题 if($('.autoBtn').length){ $('.autoBtn').find('.assess').unbind().bind('click',function(event){ //取消事件冒泡 event.stopPropagation(); if($('.abtnBox').is

python得到每一个隐藏层的权重矩阵

热门专题