TensorFlow基础9-多层神经网络

最新推荐文章于 2021-12-14 13:53:17 发布
原创 最新推荐文章于 2021-12-14 13:53:17 发布 · 578 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文档总结了TensorFlow课程中的关键概念，包括线性分类器的工作原理及其能力范围，以及前馈神经网络的特点与优势，特别是关于万能近似定理的讨论，说明了即使只有一个隐含层的神经网络也能逼近任意连续函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

记录TensorFlow听课笔记

文章目录


一，线性分类器

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

如果神经网络中有足够的隐含层，每个隐含层中有足够多的神经元， 神经网络就可以表示任意复杂函数或空间分布。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

二，前馈神经网络和全连接网络

每层神经元只与前一层的神经元相连 
处于同一层的神经元之间没有连接 
各层间没有反馈，不存在跨层连接

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
万能近似定理

在前馈型神经网络中，只要有一个隐含层，并且这个隐含层中有足够多的神经元，
就可以逼 近任意一个连续的函数或空间分布。

多隐含层神经网络

能够表示非连续的函数或空间区域 
减少泛化误差 
减少每层神经元的数量

隐含层的设计
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

TensorFlow实战--使用神经网络来实现对鸢尾花数据集的分类
君莫笑的博客
05-20 2642
利用单层神经网络实现对鸢尾花数据集的分类 使用没有隐含层的单层前馈型神经网络来实现对鸢尾花的分类 import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() # 关键 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = "SimHei" plt.rcParams['axes.unicode_minus'
tensorflow搭建多层神经网络实现mnist识别
mimeidongyu的博客
03-08 474
运行环境为Mac+python3.7，Mac安装tensorflow时一定要到GitHub上找到对应的版本。 数据集是mnist，在mnist官网进行下载，一共是四个压缩包，放入MNIST_data文件夹。训练集数据格式为[60000, 784]，测试集格式为[10000, 10] 初始版本为三层神经网络，神经元个数分别为784，50，10，激活函数为sigmoid，损失函数为softmax_cr...
TensorFlow学习记录（八）---实现多层人工神经网络
mabaiteng的博客
12-14 309
多层神经网络实现鸢尾花的分类
小白学Tensorflow之多层神经网络
cmm_h的博客
07-25 442
在本博客中，我们将利用Tensorflow来构建一个多层神经网络。因为本博客是为了学习目的，所以我们就来构建一个四层神经网络，即一个输入层，两个隐藏层，一个输出层。 第一，我们需要定义层与层之间的转移矩阵# 定义输入层到第一个隐藏层之间的连接矩阵 w_layer_1 = init_weights([784, 625])# 定义第一个隐藏层到第二个隐藏层之间的连接矩阵 w_layer_2 = ini
用Tensorflow实现多层神经网络
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
02-09 3713
用Tensorflow实现多层神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 源代码请点击下方链接欢迎加星 ReLU激活函数/L1范数版本 Sigmoid激活函数/交叉熵函数版本 数据集及网络结构 数据集 使用预测出生体重的数据集csv格式，其中数据的第2列至第8列为训练属性，第9列为...
TensorFlow 从入门到精通（5）—— 多层神经网络与应用
厚积而薄发
09-28 518
一、数据集 import tensorflow as tf tf.__version__ '2.6.0' # 导入数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data() Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnis
(17)tensorflow多层神经网络实现
小蜗Leon的博客
09-04 740
多层神经网络实现 多层神经网络 张量方式实现 初始化各层 调用梯度记录器（自动求导） 搭建各层 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers x = tf.random.normal([3,784])#模拟2个样本，50个特征 w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([784,256],stddev=0.5))#第1层初始化 b1 = tf.zeros([256]) w2 = tf
tensorflow-1.9.0-cp35-none-linux_armv7l.zip
08-27
"深度学习"是指一种依赖于多层神经网络的机器学习方法，能处理复杂模式识别任务，如语音识别、图像分类和自然语言处理。"目标检测"如前所述，是深度学习应用的一个关键领域。 压缩包子文件的文件名称"tensorflow-...
tensorflow-1.14.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
02-26
关于深度学习，它是人工智能的一个重要分支，利用多层神经网络对复杂数据进行建模和预测。TensorFlow在深度学习中的应用广泛，包括但不限于卷积神经网络（CNN）用于图像识别、自然语言处理（NLP）中的循环神经网络...
神经网络-前馈神经网络-多层感知机（MLP）回归实现示例代码附注释.txt
09-10
使用Python和Keras库构建一个简单的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），以识别MNIST手写数字数据集。这个例子将涵盖数据预处理、模型构建、训练、评估等步骤，并提供详细的注释解释每一部分的功能...
fr-Tanagra-Tensorflow-Keras-Python.pdf
02-28
TensorFlow是由Google Brain团队开发的一个开源深度学习库，它最初是为Google内部使用而设计的，后来被开源，以支持基于深度神经网络的学习方法。TensorFlow的核心是其灵活的计算图模型，这使得它非常适合处理大规模...
TensorFlow10-多层神经网络建模，存储和载入
weixin_38383877的博客
05-28 528
整体流程： 只保存最近5个模型 playground.tensorflow.org TensorFlow浏览器训练网址
学习笔记TF011:多层神经网络
ahua2886的博客
05-21 216
线性回归、对数几率回归模型，本质上是单个神经元。计算输入特征加权和。偏置视为每个样本输入特征为1权重，计算特征线性组合。激活(传递)函数 计算输出。线性回归，恒等式(值不变)。对数几率回归，sigmoid。输入->权重->求和->传递->输出。softmax分类含C个神经元，每个神经元对应一个输出类别。 XOR异或运算，无法通过线性模型解决。sigmoido类型...
tensorflow神经网络
ifruoxi的博客
10-12 606
神经网络模型训练及优化使用手写字体mnist数据#载入库 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# 设置超参数INPUT_NODE = 784 #输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层节点BATCH_SIZE
TensorFlow神经网络
hongxue8888的博客
04-12 553
如上图，在使用mnist时，神经网络的的作用就是计算当前输入数字图片属于各个数字的概率值，然后将概率值最高的数字作为预测值输出，从而达到分类任务。 单层神经网络如下图所示： 单层神经网络代码如下： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #MNIST数据输入...
TensorFlow：神经网络
南淮北安的博客
12-30 909
文章目录一、张量方式实现二、层方式实现 一、张量方式实现 对于多层神经网络，以图示网络结构为例，分别定义各层的权值矩阵W 和偏置向量b 如下： # 隐藏层1 张量 w1 = tf.Variable(tf.random.truncated_normal([784, 256], stddev=0.1)) b1 = tf.Variable(tf.zeros([256])) # 隐藏层2 张量 w2 =...
TensorFlow中的神经网络
zhf的博客
03-18 1139
利用Tensorflow来构建一个基本的神经网络，用于预测手写体数字，采用MNIST数据集。 首先导入Tensorflow 并从 tensorflow.examples.tutorials.mnist加载数据集： import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import tensorflow as tf from tensorflow.exa...
TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络
xdy1120的博客
09-27 625
TensorFlow实际上对应的是一个C++后端，TensorFlow使用会话(Session)与后端连接。 交互式会话： sess = tf.InteractiveSession() sess是一个交互式会话，使得我们可以在运行图(Graph)的时候再插入计算图。 x = tf.placeholder(“float”, shape=[None,784]) x是占位符，可以在TensorFl...
TensorFlow-深度学习-10-DropOut与多层神经网络
Daker_Huang的博客
03-22 1187
对于简单的3层人工神经网络，常用的激活函数很容易达到饱和度，比如sigmod，因为它很容易达到一个饱和度，导致整个训练终止。我之前在三层人工神经网络上加了一层，变成4层，然后进行训练，但是发现，训练的结果并没有什么变化，这是因为4层人工神经网络可能已经存在了过拟合的现象。 其实经过大量研究人员的研究发现，三层神经网络其实已经能够满足比较大的数据量的训练，再增加其实已经没有什么意义了。所以要增加隐藏...
TensorFlow入门--实现多层感知机
最新发布
06-06
多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）是一种经典的前馈神经网络模型，能够通过多层的神经元和激活函数学习并逼近复杂的非线性函数[^2]。在深度学习领域，MLP 是理解神经网络基本原理的重要工具之一。以下是一个...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值