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TensorFlow学习记录（八）

来源：花匠小妙招时间：2024-09-13 18:51

【神经网络】tensorflow实验10 -- 人工神经网络(1)_tensorflow的实验-CS...

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该实验旨在通过TensorFlow实现单层和多层神经网络,对Iris数据集进行多分类任务。实验内容包括模型构建、超参数调整及性能优化,使用Matplotlib对结果进行可视化。实验比较了单层和多层网络在分类性能、损失函数和训练时间上的差异,并探讨了超参数如学习率、隐藏层层数和节点数的影响。摘要由CSDN通过智能技术生成 1. 实验目的... 使用TensorFlow构建,绘制和解释人工神经网络_tensorflow绘制神经网...

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现在我们可以在笔记本上导入 TensorFlow Keras 的主要模块并开始编码: from tensorflow.keras import models, layers, utils, backend as K import matplotlib.pyplot as plt import shap 1 人工神经网络 ANN由具有输入和输出维度的层组成。后者由神经元(也称为“节点”)的数量决定,神经元是一个计算单元,通过激活函数...人工智能：手把手教你搭建多层神经网络

Mr_zhang1911116的博客

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简介 1、在上一篇文章中已经介绍需具备的基本知识以及工具如何安装，不明白的小伙伴可以去我博客主页查看，在这里就不过多叙述 2、基本知识一定要去了解，深入理解代码底层的原理一、导入相关包 1、tensorflow包作用：引入神经网络 2、matplotlib.pyplot包作用：绘图 3、numpy包作用：矩阵的相关运算代码如下： #首先导入tensorflow包、numpy包、matplotlib包 import tensorflow as tf import numpy as np import[TF进阶] 多层神经网络

gdtop的个人笔记

04-27944

多层神经网络——解决非线性问题实例28：用线性逻辑回归分析肿瘤的良性or恶性 1. 生成样本类 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.utils import shuffle #模拟数据点 de... 使用TensorFlow构建神经网络:使用人工神经网络进行回归分析

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使用人工神经网络 (ANN) 的多元线性回归分析是一种机器学习技术,它利用神经网络根据输入变量预测连续输出变量。它是对复杂的非线性关系进行建模的强大工具,可应用于金融、经济、工程等广泛领域。回归分析的人工神经网络主要有两种类型:前馈神经网络和递归神经网络。前馈神经网络是最常用的类型,由处理输入数据并产生输出的... 基于tensorflow搭建神经网络

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models.Sequential() model = tf.keras.models.Sequential ([ 网络结构 ])#描述各层网络网络结构举例: 拉直层: tf.keras.layers.Flatten( ) 全连接层: tf.keras.layers.Dense(神经元个数, activation= “激活函数”,kernel_regularizer=哪种正则化) activation(字符串给出)可选: relu、 softmax、 sigmoid ...TensorFlow 从入门到精通（5）—— 多层神经网络与应用

厚积而薄发

09-28463

一、数据集 import tensorflow as tf tf.__version__ '2.6.0' # 导入数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data() Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnis用Tensorflow实现多层神经网络

遗世独立的乌托邦

02-093653

用Tensorflow实现多层神经网络觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南源代码请点击下方链接欢迎加星 ReLU激活函数/L1范数版本 Sigmoid激活函数/交叉熵函数版本数据集及网络结构数据集使用预测出生体重的数据集csv格式，其中数据的第2列至第8列为训练属性，第9列为... Tensorflow 搭建自己的神经网络(莫烦python 教程)_如何用tensorflow搭建...

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Tensorflow 搭建自己的神经网络(莫烦python 教程) 1、例子2 先构造结构,再初始化这个结构,让它们活动起来 import tensorflowastf import numpyasnp x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data=x_data*0.1+0.3 #create tensorflow structurestart... 用tensorflow搭建自己的神经网络_# 创建神经网络并训练 # 功能:拟合...

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本节用tensorflow来搭建一个神经网络,实现y=x*x+1的拟合。 1.创建一个神经网络层在之前的学习中,了解到一个完整的神经网络,包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等部分。在tensorflow中,也已经有了专门的卷积层函数,例如:tf.nn.conv2d(卷积)、tf.nn.max_pool(池化)等。Python-Tensorflow仿AlphaGo框架实现的AI围棋程序

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- 可以定期让AI自我对弈，产生新的对局记录，进一步训练和优化神经网络。在"JoshieGo-master"项目中，开发者已经实现了上述概念，并提供了代码实现。通过研究这些代码，你可以深入了解如何将TensorFlow应用于围棋...基于深度学习人工神经网络的数字识别功能实现最新发布

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在本文中，我们将深入探讨如何实现基于深度学习的数字识别功能，主要关注人工神经网络（ANN）的应用。这个程序提供了一个简洁且易于理解的框架，适用于初学者和开发者进行学习和实践。首先，深度学习是一种机器... Tensorflow实现神经网络及实现多层神经网络进行时装分类

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Tensorflow实现神经网络及实现多层神经网络进行时装分类 1. tf.keras构建模型训练评估测试API介绍 importtensorflowastf fromtensorflowimportkeras 1.1 构建模型 1、Keras中模型类型:Sequential模型在Keras 中,您可以通过组合层来构建模型。模型(通常)是由层构成的图。最常见的模型类型是层的堆叠,keras.layers中就有很多... 最简单用TensorFlow实现神经网络DNN(iris和mnist数据集)_iris识别图像...

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无中间层,最简单一层实现识别,W个数为4*3,b个数为3,batch_size为32 # 利用鸢尾花数据集,实现前向传播、反向传播,可视化loss曲线# 导入所需模块importtensorflowastffromsklearnimportdatasetsfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnp# 导入数据,分别为输入特征和标签x_data=datasets.load_iris().data ...Python实现神经网络算法识别手写数字集.zip

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神经网络是受生物神经系统启发的计算模型，由大量的人工神经元（节点）组成，这些神经元通过权重相互连接，形成多层结构。在训练过程中，神经网络通过调整这些权重来学习数据的特征，从而实现对输入数据的分类或预测...万门大学-人工智能实战与应用学习笔记.zip

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《万门大学-人工智能实战与应用学习笔记》是一份涵盖了人工智能、深度学习等多个领域的综合性学习资料，旨在帮助学习者从理论到实践全方位掌握人工智能技术。这份压缩包包含两部分核心内容：人工智能实战与应用的... 使用TensorFlow构建神经网络:使用 TensorFlow 进行基本回归:房价...

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Keras:是 TensorFlow 上的高级深度学习库。它为构建和训练神经网络模型提供了一个简单直观的界面。构建回归器我们将构建我们的 ML 模型来使用 Python 预测房价。我们将首先清理和检查数据。还将实现一些预处理步骤,例如缩放。接下来,我们构建神经网络模型,并在数据集上对其进行训练。最后,我们将预测房价并评估模型。 TensorFlow-深度学习-10-DropOut与多层神经网络_三层神经网络+dropout结 ...

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对于简单的3层人工神经网络,常用的激活函数很容易达到饱和度,比如sigmod,因为它很容易达到一个饱和度,导致整个训练终止。我之前在三层人工神经网络上加了一层,变成4层,然后进行训练,但是发现,训练的结果并没有什么变化,这是因为4层人工神经网络可能已经存在了过拟合的现象。tensorflow就该这么学－－6（多层神经网络）

BUPT-WT的博客

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一、线性问题和非线性问题1、线性问题某医院想用神经网络对已经有的病例进行分类，数据样本特征x包括病人的年龄x1和肿瘤的大小x2,(x[x1,x2]),对应的标签为良性或恶性（0、1）二分类：（1）生成数据集import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.utils ...Tensorflow学习笔记——搭建神经网络

qq_55977554的博客

08-254243

六步法搭建神经网络，介绍了相关函数用法，分别运用了鸢尾花数据集与fashion_mnist数据集举例TensorFlow基础9-多层神经网络

weixin_44681745的博客

04-09531

记录TensorFlow听课笔记文章目录记录TensorFlow听课笔记一，线性分类器二，前馈神经网络和全连接网络一，线性分类器如果神经网络中有足够的隐含层，每个隐含层中有足够多的神经元，神经网络就可以表示任意复杂函数或空间分布。二，前馈神经网络和全连接网络每层神经元只与前一层的神经元相连处于同一层的神经元之间没有连接各层间没有反馈，不存在跨层连接万能近似定理在前馈型神经网络中，只要有一个隐含层，并且这个隐含层中有足够多的神经元，就可以逼近任意一个连续的函【Tensorflow实现多层神经网络】tf.keras进行fashion_mnist时装分类（完整版）

风口IT猪的成长录

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Tensorflow实现神经网络1. tf.keras构建模型训练评估测试API介绍1.1 构建模型1.2 Models属性1.3 Models方法2. 案例：实现多层神经网络进行时装分类2.1 需求：2.2 步骤分析和代码实现：2.3 打印模型2.4 手动保存和恢复模型3. fit的callbacks详解3.1 ModelCheckpoint3.2 Tensorboard4. 完整代码 1. tf.keras构建模型训练评估测试API介绍 import tensorflow as tf from tens深度学习算法第三课——BP神经网络

路过Coder

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1.什么是BP神经网络？ BP神经网络是一种多层前馈神经网络，主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。结构如下： 2.梯度下降法例：一元凸函数求极值在距离极值点比较远的地方，步长的取值大一些，使得算法尽快收敛；在距离极值点比较近的地方，可以使步长...单层神经网络(练习

cainiao的博客

06-17241

这个练习是基于鸢尾花数据集的单层神经网络。主要使用梯度下降法来得到训练这个数据集的损失值和精确度 Whole Code：运行结果多层神经网络实现鸢尾花分类

IT小辉同学

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多层神经网络实现鸢尾花分类鸢尾花(Iris)数据集热门推荐

qinzhongyuan的博客

05-309万+

鸢尾花数据集1. 鸢尾花数据集下载2. Pandas库基础操作3. 数据可视化 1. 鸢尾花数据集下载下载鸢尾花数据集 tf.keras.utils.get_file(fname,origin,cache_dir) 参数说明 fname 下载后的文件名 origin 文件的URL地址 cache_dir 下载后文件的存储位置 TRAIN_URL="http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv" train_pTensorFlow实现鸢尾花分类

qq_46186155的博客

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TensorFlow实现鸢尾花分类任务鸢尾花数据集介绍 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品种。过程 1、导入所需库和数据 import tensorflow as tf import panda