使用tensorflow解决XOR问题示例

最新推荐文章于 2020-08-23 11:37:03 发布

zhuyijun09

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分类专栏：深度学习 tensorflow 机器学习文章标签：深度学习 tensorflow 机器学习 XOR问题

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhuyijun09/article/details/83963184

该博客通过实例展示了如何使用TensorFlow构建一个神经网络来解决经典的XOR问题。作者首先导入相关包，然后设置了包含一层隐藏网络的模型，接着定义了损失函数，并选择了特定的学习率和优化算法进行参数调整。在训练过程中，模型迭代了10000次，每500次打印一次损失值，以此展示模型的训练进展。

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导入包：

import tensorflow as tf
import numpy as np

#定义输入与目标值
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
Y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

设置tensorflow神经网络（包含一层隐藏网络）

#定义占位符，从输入或目标中按行取数据
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
#初始化权重，使权重满足正态分布
#w1是输入层到隐含层间的权重矩阵，w2是隐含层到输出层的权重
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,2]))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([2,1]))
#定义偏移量，b1为隐含层上偏移量，b2是输出层上偏移量。
b1=tf.Variable([0.1,0.1])
b2=tf.Variable(0.1)

#利用激活函数就隐含层的输出值
h=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+b1)
#计算输出层的值
out=tf.matmul(h,w2)+b2

损失函数定义，学习率，优化算法选用

#定义损失函数或代价函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(out - y))
#利用Adam自适应优化算法，学习率0.1
train = tf.train.AdamOptimizer(0.1).minimize(loss)

运行调参

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

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