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…

python实现一个简单三层神经网络的搭建(有代码) 废话不多说了,直接步入正题,一个完整的神经网络一般由三层构成:输入层,隐藏层(可以有多层)和输出层.本文所构建的神经网络隐藏层只有一层.一个神经网络主要由三部分构成(代码结构上):初始化,训练,和预测.首先我们先来初始化这个神经网络吧! 1.初始化 我们所要初始化的内容包括:神经网络每层上的神经元个数(这个是根据实际问题输入输出而得到的,我们将它设置为一个可自定义量). 不同层间数据互相传送的权重值. 激活函数(模拟自然界的神经元,刺激信号需…

最近在学习pytorch框架,给大家分享一个最最最最基本的用pytorch搭建神经网络并且训练的方法.本人是第一次写这种分享文章,希望对初学pytorch的朋友有所帮助! 一.任务 首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务: 让我们的神经网络学会逻辑异或运算,异或运算也就是俗称的“相同取0,不同取1” .再把我们的需求说的简单一点,也就是我们需要搭建这样一个神经网络,让我们在输入(1,1)时输出0,输入(1,0)时输出1(相同取0,不同取1),以此类推. 二.实现思路 因为我们的需求需要有两个输…

刚学习pytorch,简单记录一下 """ test Funcition """ import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): ''' a neural network with pytorch''' def __init__(self): #…

数据准备 1.收集数据 UC Irvine Machine Learning Repository-Concrete Compressive Strength Data Set 把下载到的Concrete_Data.xls拷贝到R的工作目录,然后用Excel打开另存为concrete.cvs. 或者从这里下载: http://files.cnblogs.com/files/yuananyun/concrete.rar 2.数据预处理 > setwd("F://R语言/练习/")…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 来自维基百科: 人工神经网络(ANN)或连接系统是受生物神经网络启发构成生物大脑的计算系统.这样的系统通过考虑例子来学习(逐步提高性能)来完成任务,通常没有任务特定的编程. 用Java或任何其他编程语言设计神经网络我们需要理解人工神经网络的结构和功能. 人工神经网络执行的任务比如有模式识别.从数据中学习以及像专家一样预测趋势,而不像传统的算法方法那样需要执行一组步骤来实现所定义的目标.人工神经网络由于其高度交互的网络结构,可以学习如何自己解…

1.神经网络图 输入图像是3通道的32×32的,先后经过卷积层(5×5的卷积核).最大池化层(2×2的池化核).卷积层(5×5的卷积核).最大池化层(2×2的池化核).卷积层(5×5的卷积核).最大池化层(2×2的池化核).拉直.全连接层的处理,最后输出的大小为10. 注:(1)通道变化时通过调整卷积核的个数(即输出通道)来实现的,再nn.conv2d的参数中有out_channel这个参数就是对应输出通道 (2)32个3*5*5的卷积核,然后input对其一个个卷积得到32个32*32----…

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…

来表示.第二个元素是表示期望输出的值. 这个数组定义例如以下: training_data = [  (array([0,0,1]), 0),  (array([0,1,1]), 1),  (array([1,0,1]), 1),  (array([1,1,1]), 1),  ] 从上训练数据能够看到布尔运算符OR的关系例如以下: 接着下来使用随机函数来生成三个0和1之间的权重值.作为初始化值: w = random.rand(3)   到如今能够声明一些变量了,列表变量errors是保存着误差…

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…