前言【Tensorflow】Tensorflow实现线性回归及逻辑回归【深度学习】神经网络与BP算法前一篇介绍了使用 Tensorflow 实现线性回归及逻辑回归，并实现了手写数字识别的案例；后一篇介绍了BP神经网络，以及Python实现。本篇将通过 Tensorflow 实现简单神经网络（1个输入层、2个隐藏层、1个输出层），并应用有手写数字识别案例。代码# 引入包
import tensorf
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2023-11-27 12:52:15
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BP神经网络之手写数据识别（python-tensorflow）介绍数据加载与获取创建模型训练模型预测补充记录耗时保存模型TensorBoard全代码 介绍这是一个基于Python的tensorflow的，神经网络对手写数字的识别。 采用两层隐含层的BP神经网络。 本文采用BP全连接网络：输入层（32x32=784）—隐藏层1（256个神经元）—隐藏层2（64个神经元）—输出层（10）。激活函数
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2023-10-27 06:10:36
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引言 在上一篇博客中，介绍了各种Python的第三方库的安装，本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络，BP神经网络的编写。由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构，本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法。正文神经网络的内容 一般，一个神经网络程序包含以下几部分内容。 1.数据表达和特征提取。对于一个非深度学习神经网络，主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提
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2018-03-14 16:56:00
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BP神经网络+PCA降维测试MNIST数据集一.BP神经网络1.网络架构2.反向传播二.PCA降维三.代码实现1.制作训练数据2.PCA降维3.BP神经网络训练4.测试及结果存储完整代码 经过多天的努力，成功完成了自己的第一次实战，特此记录。 一.BP神经网络在基于（输入->隐藏层->输出）的基础上，增添反向传播。作为最传统的神经网络，理解它的实现对入门神经网络帮助很大，这里并不会
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2023-11-07 12:45:07
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前向传播就是搭建网络，设计网络结构（一般新建一个文件forward.py）#前向传播过程，完成网络结构的设计，搭建完整的网络结构
def forward(x,regularizer): #x为输入，regularizer为正则化权重；返回y为预测或分类结果
w =
b =
y =
return y
#对w的设定
def get_weight(shape,reg
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2023-12-08 00:36:38
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### BP神经网络的实现流程
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，在机器学习和深度学习中被广泛应用。下面是实现BP神经网络的流程图：
```mermaid
graph LR
A(数据预处理) --> B(初始化神经网络参数)
B --> C(前向传播)
C --> D(计算损失函数)
D --> E(反向传播)
E --> F(更新参数)
F --> G(重复C-E步骤直至收敛)
``
原创
2023-08-16 04:55:00
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TensorFlow搭建神经网络TensorFlow搭建神经网络1. 搭建二分类神经网络2. 搭建二分类神经网络(1) 产生数据(2) one-hot编码(3) 制作训练集(4) 搭建神经网络1) 正常搭建神经网络2) 内嵌模式搭建神经网络(5) 配置损失函数和优化器并训练(6) 测试(7) 完整流程3. 搭建回归神经网络4. 使用类的方式搭建神经网络5. 模型的训练、保存和加载(1) Drop
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2023-10-19 11:11:46
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如何实现TensorFlow BP神经网络
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解并实现TensorFlow BP神经网络。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[定义神经网络结构]
B --> C[定义损失函数]
C --> D[选择优化算法]
D --> E[训练模型]
E --> F[测试模型]
F --> G[应用模型]
```
原创
2024-02-09 08:09:22
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tensorflow使用笔记（二）tensorflow使用笔记（一）Session的两种使用方式和tensorflow中的变量tensorflow使用笔记（二）简单神经网络模型的搭建tensorflow使用笔记（三）tensorboard可视化 目录tensorflow使用笔记（二）搭建一个简单的网络模型 搭建一个简单的网络模型简单的搭建一个三层网络结构的模型：import tensorflow
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2024-01-03 20:36:07
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本文是在GPU版本的Tensorflow = 2.6.2 , 英伟达显卡驱动CUDA版本 =11.6，Python版本 = 3.6, 显卡为3060的环境下进行验证实验的！！！ 文章目录一、M-P神经元模型二、BP神经网络模型1. 感知机模型2. BP神经网络模型3.BP神经网络传播过程4. BP神经网络向前推导5.BP神经网络训练过程步骤一:定义神经网络前向传播的结构、各个参数以及输出结果步骤二
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2023-06-26 22:05:23
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一、神经网络搭建1. 神经网络组成tensor 张量： 表示数据 多维数组*（列表）*计算图： 搭建神经网络*（只描述计算过程，不执行计算结果）*import tensorflow as tf
x=tf.constant([[1.0,2.0]]) #输入
w=tf.constant([[3.0],[4.0]]) #w 作为权重
y=tf.matmul(x,w) #计算图的计算过程 y =x1
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2023-11-16 19:55:33
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1. 神经网络解决问题的基本步骤基本步骤列举如下：提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入（特征工程）。定义神经网络的结构，及如何从输入得到输出（前向传播算法）。通过训练数据调整神经网络中参数的取值（优化算法）。利用训练好的神经网络预测未知的数据（在未知数据上使用前向传播算法）。1.1 前向传播算法1.1.1 所需信息神经网络的输入。神经网络的连接结构。每个神经元中的参数。对于一个没有激活函数的
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2023-11-25 05:52:54
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1、案例介绍 本次学习的目的是如何用tensorflow实现线性回归，最重要的是熟悉如何搭建一个神经网络框架，接下来这个例子的神经网络有三层，输入层-中间层-输出层。先上代码:import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
import numpy as np
import matplotlib.py
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2023-10-23 23:36:43
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文章目录神经网络1.全连接层1.1 张量方式实现1.2 层方式实现2.神经网络2.1 张量方式实现2.2 层方式实现3.激活函数3.1 Sigmoid3.2 ReLU3.3 LeakyReLU3.4 Tanh4.输出层设计4.1Softmax5.误差计算5.1 均方差误差函数5.2 交叉熵误差函数6.汽车油耗预测实战 神经网络1.全连接层输出向量为? = [?1, ?2]。整个网络层可以通过一次
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2023-10-24 08:47:12
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导读：什么是人工神经网络？人工神经网络有哪些分支？什么是前馈神经网络？神经网络如何使用反向传播？如何用keras搭建一个前馈神经网络架构？通过本篇文章，我们来解决以上问题。在阅读本篇文章之前，希望你已经了解感知器，SVM，成本函数，梯度优化。一、人工神经网络1、人工神经网络主要分为两种类型：前馈人工神经网络?（Feedforward neural networks）?，是最常用的神经网络类型?，一
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2023-09-16 09:57:30
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Tensorflow实现BP神经网络摘要：深度学习中基本模型为BP深度神经网络
原创
2022-12-21 13:42:37
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Tensorflow 莫凡学习本篇文章详解讲解了tensorflow的一个简单的实例，具体视频请见B站——Tensorflow 搭建自己的神经网络 (莫烦 Python 教程)。 所采用的框架是 Win10 + Tensorflow1.13 + Pycharm，目标是对Y = x*x 函数进行学习后的拟合。1、定义层进行修改def add_layer(inputs, in_size, out_si
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2023-08-19 20:41:14
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如何人工神经网络来预测下一个数值newff函数建立BP神经网络，历史数据作为样本，例如前n个数据作为输入，输入节点为n。当前数据作为p，输出节点为1。隐层节点根据试凑法得到。通过matlab的train函数，得到训练好的BP神经网络。再将当前预测点的前n个数据作为输入，输出即为当前的预测值。求助：用神经网络做一个数据预测文案狗。下列代码为BP神经网络预测37-56周的销售量的代码：%x为原始序列l
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2023-07-05 21:03:35
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任务设计一个bp神经网络是实现对MNIST手写数字集的识别任务。 网路结构包含一个输入层、一个隐层和一个输出层。 其实总共只有两个层级结构。包、数据集载入我们使用tensorflow来简化我们的操作。import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dat
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2023-12-18 21:56:15
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0. 前言上篇文章 通过一个实际的例子说明了神经网络正向传播以及反向传播是如何实现的，以及这个计算的过程是怎么来的，下面想通过代码来实现这个过程 ！1. 代码实现神经网络BP算法1.1 网络结构这里的网络结构和相关的数据还是采用上一节中举的例子：1.2 代码实现数据准备import numpy as np
# 权重
w = [0, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35,
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2023-07-04 11:46:53
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