摘要：
TensorFlow实现超参数调整 正如你目前所看到的，神经网络的性能非常依赖超参数。因此，了解这些参数如何影响网络变得至关重要。 常见的超参数是学习率、正则化器、正则化系数、隐藏层的维数、初始权重值，甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置。 超参数调整过程 调整超参数的第一步是构建模型。与之前一样， 阅读全文
posted @ 2021-02-04 06:35
吴建明wujianming
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TensorFlow实现多层感知机函数逼近 准备工作 对于函数逼近，这里的损失函数是 MSE。输入应该归一化，隐藏层是 ReLU，输出层最好是 Sigmoid。 下面是如何使用 MLP 进行函数逼近的示例： 导入需要用到的模块：sklearn，该模块可以用来获取数据集，预处理数据，并将其分成训练集和 阅读全文
posted @ 2021-02-04 06:19
吴建明wujianming
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TensorFlow实现多层感知机MINIST分类 TensorFlow 支持自动求导，可以使用 TensorFlow 优化器来计算和使用梯度。使用梯度自动更新用变量定义的张量。本文将使用 TensorFlow 优化器来训练网络。 前面定义了层、权重、损失、梯度以及通过梯度更新权重。用公式实现可以帮 阅读全文
posted @ 2021-02-04 06:12
吴建明wujianming
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TensorFlow反向传播算法实现 反向传播（BPN）算法是神经网络中研究最多、使用最多的算法之一，用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元，然后用于更新权重。 学习 BPN 算法可以分成以下两个过程： 正向传播：输入被馈送到网络，信号从输入层通过隐藏层传播到输出层。在输出层，计算误差和损失函数。 阅读全文
posted @ 2021-02-04 05:50
吴建明wujianming
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TensorFlow单层感知机实现 简单感知机是一个单层神经网络。它使用阈值激活函数，正如 Marvin Minsky 在论文中所证明的，只能解决线性可分的问题。虽然限制了单层感知机只能应用于线性可分问题，但具有学习能力已经很好了。 当感知机使用阈值激活函数时，不能使用 TensorFlow 优化器 阅读全文
posted @ 2021-02-04 05:39
吴建明wujianming
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