网络结构如下： 代码如下： 1# encoding: utf-8 2 3import tensorflow as tf4from tensorflow import keras5from tensorflow.keras import layers, Sequential, losses, optimizers, datasets6import matplotlib.pyplot as plt7 8 Epoch = 309 path = r‘G:\2019\python\mnist.npz‘10 (x, y), (x_val, y_val) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(path) # 60000 and 1000011print(‘datasets:‘, x.shape, y.shape, x.min(), x...
最简单的神经网络 1import tensorflow as tf2import numpy as np3import matplotlib.pyplot as plt4 5 date = np.linspace(1, 15, 15)# d定义日期 6 endPrice = np.array([2511.90, 2538.26, 2510.68, 2591.66, 2732.98, 2701.69, 2701.29, 2678.67, 2726.50, 2681.50, 2739.17, 2715.07, 2823.58, 2864.90, 2919.08])7 beginPrice = np.array([2438.71, 2500.88, 2534.95, 2512.52, 2594.04, 2743.26, 2697.47, 2695.24, 2678.23,...
本节涉及：身份证问题单层网络的模型多层全连接神经网络激活函数 tanh身份证问题新模型的代码实现模型的优化 一、身份证问题身份证号码是18位的数字【此处暂不考虑字母的情况】，身份证倒数第2个数字代表着性别。奇数，代表男性，偶数，代表女性假设事先不知道这个规则，但收集了足够多的身份证及相应的性别信息。希望通过神经网络来找到这个规律分析：显然，身份证号可以作为神经网络的输入，而持有者的性别即是神经网络计算结果的...
1、def add_layer()添加神经网络层： import tensorflow as tfdef add_layer( inputs, in_size, out_size ,activation_function=None) :#weight初始化时生成一个随机变量矩阵比0矩阵效果要好Weights = tf.Variable( tf.random_normal ( [in_size, out_size]))#biases初始值最好也不要都为0，则biases值全部等于0.1biases = tf.Variable( tf.zeros([1,out_size]) + 0.1) #相当于Y_predictWx_plus_b = tf.matmul ( inputs,Weights ) ...
中国大学Mooc 北京大学 人工智能实践：Tensorflow笔记(week3)#coding:utf-8 #两层简单神经网络（全连接）import tensorflow as tf#定义输入和参数 #用placeholder实现输入定义（sess.run中喂一组数据） x = tf.placeholder(tf.float32, shape = (None, 2)) w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev = 1, seed = 1)) w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev = 1, seed = 1))#定义向前传播过程 a = tf.matmul(x...
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt""" 1. shape: 矩阵维度 3*2 =================== 2. [None,1]: N行 1列 =================== 3. numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 正态分布 loc：float此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre） scale：float此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高） size：int or tuple of ints输出的...
1、本节多为复习内容，从以下图片可见一般： 2、学会使用from numpy.random import RandomState 然后rdm = RandomState(1) dataset_size = 128 X = rdm.rand(dataset_size, 2) Y = [[(x1 + x2) + rdm.rand() / 10.0-0.05] for(x1, x2) in X]进行赋值的时候就可以不变了import tensorflow as tf from numpy.random import RandomStatebatch_size=8 with tf.name_scope("inputs"):xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2], name="...
一、基本概念1、 看图：我们假设几个变量，N是卷积核的个数，B是batch_size，C是通道数，如RGB三个通道。 如下所示：X中b是batch_size，最后一个3是通道数。one K 中第一个3是通道数，后面两个3是卷积大小3*3.multi-K 中第一个16是N，指的是有16个卷积。bais和out的16都是这个意思。padding指的是上下左右各打一个padding. 原文：https://www.cnblogs.com/zhangxianrong/p/14724465.html
import tensorflow as tfwith tf.variable_scope("foo"):v = tf.get_variable("v", [1], initializer=tf.constant_initializer(1.0))#with tf.variable_scope("foo"):# v = tf.get_variable("v", [1]) with tf.variable_scope("foo", reuse=True):v1 = tf.get_variable("v", [1]) print(v == v1)#with tf.variable_scope("bar", reuse=True):# v = tf.get_variable("v", [1])with tf.variable_scope("root"):print(tf.get_vari...
前面已经使用TensorFlow2的原生代码搭建神经网络，接下来将使用keras搭建神经网络，并改写鸢尾花分类问题的代码，将原本100多行的代码用不到20行代码实现。用TensorFlow API：tf.keras搭建网络使用Sequential六步法：import，相关模块train, test，指定训练集的输入特征，和训练集的标签model = tf.keras.models.Sequential，搭建网络结构,（顺序神经网络）model.compile，配置训练方法model.fit，执行训练model.summary，打印出网...
数据处理样本数据描述样本数据集是double类型的178 * 14矩阵，第一列表示酒所属类别，后面13列分别表示当前样本的13个属性：1) Alcohol2) Malic acid3) Ash4) Alcalinity of ash 5) Magnesium6) Total phenols7) Flavanoids8) Nonflavanoid phenols9) Proanthocyanins10) Color intensity11) Hue12) OD280/OD315 of diluted wines13) Proline数据预处理将文件内容读入矩阵，由于标签有三类，分别是1、2、3，于是进行二进制化。由于...
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "0,1"mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)def compute_accuracy(v_xs,v_ys):global predictiony_pre = sess.run(prediction,feed_dict ={xs:v_xs,keep_prob:1})correct_predicton = tf.equal(tf.argmax(y_pre,1),tf.argmax(v_ys,1))accuracy = tf.reduce_mean(tf.cas...
一、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, S...
深度神经网络可解释性方法汇总，附 Tensorflow 代码实现 知识库 ? 小白学CV ? 于 10个月前 ? 2076 阅读 理解神经网络：人们一直觉得深度学习可解释性较弱。然而，理解神经网络的研究一直也没有停止过，本文就来介绍几种神经网络的可解释性方法，并配有能够在Jupyter下运行的代码链接。 1.Activation Maximization通过激活最化来解释深度神经网络的方法一共有两种，具体如下：1.1 Activation Maximization (AM)相关代码如下：https:...
本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络，拟合具有二次函数非线性关系的方程，并通过可视化展现学习到的拟合曲线，同时随机给定输入值，输出预测值，最后给出一些关键的提示。源代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltplotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } def moving_average(a, w=11):if len(a) < w: return a[:] return [val if idx < w...