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7500rFlow实现DNN利用Tenso3d乐彩网1

时间:2018-09-18 01:24来源:未知 作者:admin 点击:
本文引见了TF正在现实数据集MNIST上面的利用,为input和target建立占位符,建立神经收集的layer,获得一个DNN,并为整个模子设置丧失函数,对丧失函数进行优化求解,N利用Tenso3d乐彩网

  本文引见了TF正在现实数据集MNIST上面的利用,为input和target建立占位符,建立神经收集的layer,获得一个DNN,并为整个模子设置丧失函数,对丧失函数进行优化求解,N利用Tenso3d乐彩网1最初对模子进行评估。

  高度封拆的API挪用起来虽然很爽,可是本人不领会内部的道理利用起来就不是那么的结壮,下面就利用TF实现同样的模子,代码次要分为两部门,建立TF计较流图和施行计较图。但愿读者可以或许对比上面的代码来看接下来的部门。

  上面利用占位符的方式来声明模子的输入X和y,需要留意的是占位符的数据类型,正在施行阶段,占位符会被输入的数据所替代。接下来我们需要建立模子的两个躲藏层和输出层,两个躲藏利用Relu做为激活函数,输出层利用softmax。每一层需要指定节点的个数。

  起首我们需要按照输入的数据来设定输入的参数,利用的数据集MNIST为28*28的矩阵,整个神经收集包含两个躲藏层

  上面这一段代码的输出层并没有颠末softmax激活函数,这是考虑到后续优化求解缘由,正在后续工做中零丁做处置。上面这段代码就是一个神经收集全毗连的简化版本,当然TF的contrib模块也供给了全毗连的函数fully_connected。

  模子有告终果,就需要对获得的模子进行权衡。简单起见,7500rFlow实现DN这里利用accuracy做为评估目标,判断模子输出成果的最高值的index能否和label的index相等

  数据集进行分类,这里我们设想一个含有两个躲藏层的神经收集,正在输出部门利用softmax对成果进行预测。

  本坐(LinuxIDC)所刊载文章不代表同意其说法或描述,仅为供给更多消息,也不形成任何建议。

  这里我们利用包,3d乐彩网17500这是一个高度封拆的包,3d乐彩网17500里面包含了很多雷同seq2seq、keras一些适用的方式。

  现正在,模子曾经有了。接下来套好运城就是设想丧失函数,dnn优化丧失函数求解参数。输出层softmax输出的为正在各个类别上面的得分,丧失函数利用交叉熵

  上面这段代码利用的是mini-batch方式锻炼神经收集,最初将模子持久化到当地。后续的利用

  3.接下来的代码是建立权沉矩阵W和偏置b,权沉W不克不及利用0进行初始化,如许会导致所有的神经元的输出为0,呈现对称失效问题,这里利用truncated normal分布(Gaussian)来初始化权沉,79cp.com

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