canvas - 简单的神经网络

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tensorflow学习笔记四：mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试

刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值.借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用简单的公式表示如下: 在训练过程…

tensorflow笔记（二）之构造一个简单的神经网络

tensorflow笔记(二)之构造一个简单的神经网络版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7425200.html 前言这篇博客将一步步构建一个tensorflow的神经网络去拟合曲线,并将误差和结果可视化.博客的末尾会放本篇博客的jupyter notebook,可以下载自己调试调试. 实践--构造神经网络本次构造的神经网络是要拟合一个二次曲线,神经网络的输入层是一个特征,即只有一个神经元,隐藏层有10个特…

TensorFlow入门，基本介绍，基本概念，计算图，pip安装，helloworld示例，实现简单的神经网络

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C++从零实现简单深度神经网络（基于OpenCV）

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11138.html 一.准备工作需要准备什么环境需要安装有Visual Studio并且配置了OpenCV.能够使用OpenCV的core模块. 使用者需要有基本的C++编程基础. 本例子实现什么功能本例实现了简单的深度神经网络,基于OpenCV的矩阵类Mat.程序实现了BP算法,支持创建和训练多层神经网络,支持loss可视化.支持模型的保存和加载. 二.示例代码新建和初始化一个神经网络的过程非常简单,像下面这样…

用pytorch1.0快速搭建简单的神经网络

用pytorch1.0搭建简单的神经网络 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 # 建立神经网络 # 先定义所有的层属性(__init__()), 然后再一层层搭建(forward(x))层于层的关系链接 class Net(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, se…

用pytorch1.0搭建简单的神经网络：进行多分类分析

用pytorch1.0搭建简单的神经网络:进行多分类分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.z…