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假设输入层一个，隐藏层10个，输出层一个神经元import tensorflow as tfimport numpy as np#define add a neural layerdef add_layer(inputs, in_size, out_size, activition_function=None): # add one more layer and return the o

使用mnist中的数据，利用CNN将图片进行分类。import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)def compulate_accuracy(v_xs,v_ys):

linux平台下运行，使用Keras框架，其中构建神经网络很简单，例子中指构造了一层神经网络 通过深度学习，将图中的点回归成线性模型，学习直线的W和b#import various of packagesimport numpy as npnp.random.seed(1337)from keras.models import Sequentialfrom keras.layers impo

import numpy as npnp.random.seed(1337)from keras.datasets import mnistfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Activation,Convolution2D,Max