一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相

为提高程序的可复用性,搭建模块化的神经网络八股 1 前向传播 前向传播就是设计.搭建从输入(参数 x ) 到输出(返回值为预测或分类结果 y )的完整网络结构,实现前向传播过程,一般将其放在 forward.py 文件中 前向传播需要定义三个函数(实际上第一个函数是框架,第二.三个函数是赋初值过程) def forward(x, regularizer): w = b = y = return y 函数功能: 定义前向传播过程,返回值为y 完成网络结构的设计,实现从输入到输出的数据通路 regu

这个名为Neural networks in JavaScript的课程非常简洁清晰,乃至于刚一终结就有大量网友在推特上疯狂称(安)赞(利): "罗伯特老哥的JavaScript里的神经网络,集有趣与实用于一体." "都8012年了,我们JavaScript用户将会统领一切!" "JavaScript里的神经网络,免费课程,这是今年Scrimba给大家伙的圣诞礼物,来自创建Brain.js的罗伯特大大."这位评论者Per Harald Borge

创建神经网络模型 1.构建神经网络结构,并进行模型训练 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #python的结果可视化模块 """定义一个添加神经层的函数 inputs:输入数据 in_size:输入神经元的个数 out_size:输出神经元的个数 activation_function:激活函数"""def add_layer(inpu

MNIST手写数据集的识别算得上是深度学习的"hello world"了,所以想要入门必须得掌握.新手入门可以考虑使用Keras框架达到快速实现的目的. 完整代码如下: # 1. 导入库和模块 from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D from keras.layers import Dense, Flatten from keras.utils import to_ca

原来-方式一: # class Net(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module # def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): # super(Net, self).__init__() # 继承 __init__ 功能 # self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden) # 隐藏层线性输出 # self.out = torch.nn.Linear(

import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import numpy as np n_data = torch.ones(100,2) # 打印[100,2]矩阵的1 # 第一个数据集 x0 = torch.normal(2*n_data,1) y0 = torch.zeros(100) # 第二个数据集 x1 = torch.normal(-2*n_data,1) y1 = t

定义添加神经层的函数 1.训练的数据2.定义节点准备接收数据3.定义神经层:隐藏层和预测层4.定义 loss 表达式5.选择 optimizer 使 loss 达到最小 然后对所有变量进行初始化,通过 sess.run optimizer,迭代 1000 次进行学习: import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None)

#!/usr/bin/env python# _*_ coding: utf-8 _*_import tensorflow as tfimport numpy as np#add_layedef add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): # add one more layer and return the output of this layer Weights = tf.Variable(tf.random