tensorflow搭建简单线性模型及神经网络

最新推荐文章于 2025-01-01 06:50:08 发布
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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

TensorFlow搭建简单的神经网络
cchangcs
07-07 636
本篇博客主要介绍使用TensorFlow来搭建简单的神经网络，需要用到python中TensorFlow和numpy模块，下面是示例代码。 # encoding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function...
tensorflow（四）搭建一个简单的神经网络模型
yang_jianfeng的博客
09-30 1140
基于tensorflow的简单神经网络模型，神经网络模型的基本搭建思路。 import tensorflow as tf import numpy as np #使用numpy生成100个随机点 x_data = np.random.rand(100) y_data = x_data*0.1 + 0.2 #构造一个线性模型 b = tf.Variable(0.) k = tf.Variable...
TensorFlow搭建神经网络(4)：建立精确描述散落坐标的线性模型
TENET_T的博客
12-01 568
本节我们将用TensorFlow搭建一个不含隐藏层的简单神经网络。 神经网络模型预览 这个模型只有输入层和输出层，输入了一系列x值，最终给出预测值y 通过这个模型要实现的目的:对一系列散落的坐标点(x，y)，产生描述这些点的最精确的线性模型。 如果这件事让人做也很简单，线性模型就相当于一次函数，设y=kx+b，代两个坐标点直接算斜率和截距就出结果了。 但我们要的结果是最精确的线性模型。手动算出来的模型不一定能最恰当地描述我们的数据集。那怎么样算精确呢？就需要引入一个新的概念...
Tensorflow简单搭建线性模型
AI算法联盟
10-10 281
纯码练习，具体看注释 适用人群：熟悉python，tensorflow初学者或了解TensorFlow再次知识回顾。 ​import tensorflow as tf import numpy as np #使用Numpy 随机生成样本数据,总共100个样本点 x_data = np.float32(np.random.rand(2,100)) y_data = np.dot([0.100...
深度学习--TensorFlow（3）线性神经网络（线性输入&&非线性输入）（实现）
great_yzl的博客
10-08 1539
目录 一、线性神经网络（线性输入） 1、基础理论 2、代码 奇葩错误： 二、线性神经网络（非线性输入） 0、引言 1、基础理论 三、线性神经网络（非线性输入）实战 1、设置初始参数 2、正向传播，求线性输出y 3、反向传播，更新权重w 4、训练&&预测（画图） 4-1、画正负样本点坐标 4-2、获取非线性输出模型（y） 代码 一、线性神经网络（线性输入） 1、基础理论 线性神经网络和上面的单层感知器十分相似，只是把单层感知器的sign...
利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法
09-20
在本文中，我们将深入探讨如何使用TensorFlow构建一个简单的二分类神经网络模型。二分类问题是一种常见的机器学习任务，目标是将数据分为两个互斥的类别。在这个例子中，我们将利用TensorFlow实现一个神经网络来解决...
简介：使用TensorFlow实现python简版神经网络模型
通达的博客
03-20 1780
如果你想进一步深入AI编程的魔法世界，那么TensorFlow和PyTorch这两个深度学习框架将是你的不二之选。它们可以帮助你构建更加复杂的神经网络模型，实现图像识别、语音识别等高级功能。
tensorflow2.0搭建神经网络,tensorflow实现bp神经网络
aifans_bert的博客
10-08 1235
第二，在程序退出时，训练好的模型就无法再利用，且大型神经网络的训练时间都比较长，在训练过程中需要每隔一段时间保存一次模型训练的中间结果，这样如果在训练过程中程序死机，死机前的最新的模型参数仍能保留，杜绝了时间和资源的浪费。第二，在程序退出时，训练好的模型就无法再利用，且大型神经网络的训练时间都比较长，在训练过程中需要每隔一段时间保存一次模型训练的中间结果，这样如果在训练过程中程序死机，死机前的最新的模型参数仍能保留，杜绝了时间和资源的浪费。# 调用 sess 的 #39;product#39;
TensorFlow搭建神经网络最佳实践
09-20
在本文中，我们将深入探讨如何使用TensorFlow框架搭建神经网络的最佳实践。TensorFlow是一个强大的开源库，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络。在这个实践中，我们以经典的MNIST手写数字识别数据集为例...
TensorFlow DAY2: 搭建神经网络
最新发布
feifeikon的博客
01-01 686
接下来，我们就可以构建前向传播计算图了。这部分与 NumPy 构建前向传播过程非常相似，只是更换为使用 TensorFlow 构建。一般情况下，我们会将前向传播过程使用自定义模型类封装，并使用 TensorFlow 提供的随机初始化参数 W。# 初始化权重全为 1，也可以随机初始化# 选择变量张量，因为权重后续会不断迭代更新hidden_layer = tf.nn.sigmoid(tf.linalg.matmul(X, self.W1)) # 隐含层前向传播。
用Tensorflow搭建简单神经网络
weixin_43590290的博客
06-24 331
最近学习需要，做了一个用Tensorflow搭建好的简单神经网络，来预测回归问题。 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd n_hidden_1 =60 #隐层1 n_input = 2 #输入层 n_output = ...
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weixin_41939707的博客
04-20 471
成像系统可以看作一个低通线性系统，由输出图像重构高分辨率图像是一个病态问题，可以说是纯靠猜测，如果有先验信息可以猜的准一些。神经网络通过复杂的网络模型逼近系统的真实特性，总结信息的先验知识，对这类问题具有比较好的效果。 ...
从线性模型到神经网络，机器学习的入门算法
多智时代的博客
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近段时间以来，我们频频听到「机器学习（machine learning）」这个词（通常在预测分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。几十年来，机器学习实际上已经变成了一门独立的领域。由于现代计算能力的进步，我们最近才能够真正大规模地利用机器学习。而实际上机器学习是如何工作的呢？答案很简单：算法（algorithm）...
Tensorflow第三章线性神经网络线性回归实现
weixin_40473318的博客
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动手深度学习dive into deep learning Tensorflow第三章线性神经网络线性回归实现
tensorflow 8-简单线性模型
jane_6091的博客
09-17 274
参考视频：https://www.bilibili.com/video/av20542427/?p=12 import tensorflow as tf import numpy as np #使用numpy随机生成100个点 x_data = np.random.rand(100) y_data = x_data*0.1 + 0.2 #构造一个线性模型 b = tf.Variable(0.) ...
2、tensorflow简单网络实现
qq_15060477的博客
01-02 173
#单变量线性回归： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf #设置随机数种子 np.random.seed(5) #直接采用np生成等差数列的方法，生成100个点，每个点的取值在-1-1之间 x_data=np.linspace(-1,1,100) #y=2x+1+噪声，噪声的维度与x_data一致 y_data=2*x_data+1.0+np.random.randn(x_data.shape)0
使用tensorflow搭建简单的网络----回归模型
milk_and_bread的博客
02-14 233
使用线性拟合数据 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_fuction=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size...
TensorFlow实现线性回归算法
hongxue8888的博客
04-12 495
随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.3的直线周围 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import sys # 随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.3的直线周围 num_points = 1000 vectors_set = [] for i in rang...
TensorFlow入门与实战：搭建神经网络
qq_33578950的博客
04-10 6703
TensorFlow是一个由Google开发的机器学习框架，可以用于构建和训练神经网络。它支持多种编程语言，包括Python、C++和Java。TensorFlow提供了一系列工具和API，使得使用神经网络变得更加简单。下面是一个使用TensorFlow进行图像分类的例子。在本文中，我们介绍了 TensorFlow 的基本概念和使用方法，以及如何搭建、训练和评估神经网络模型。我们从数据预处理开始，介绍了如何使用 TensorFlow 进行数据清洗、处理和归一化。
Tensorflow轻松搭建神经网络指南
"本文介绍了如何使用Tensorflow搭建神经网络，并提供了相关的学习资源，包括代码示例和视频教程。文章深入浅出地讲解了神经网络的基本原理，包括神经元、层的结构以及训练过程，并强调了Tensorflow在深度学习中的...
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