浙大研究生课程_遥感图像分类_案例实战对抗生成网络:构造判别网络模型_中国AI数据

2019-11-25

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l层。我们将向您展示如何使用输入数据和完全连接的数据来创建和使用此类图层。首先,我们将研究如何在一维数据上使用这些层,然后在二维数据上使用这些层。 虽然神经网络可以任何方式进行分层,但最常见的用途之一是使用卷积层和完全连接的层来首先创建特征。如果我们的功能太多,通常会有一个maxpool层。在这些层之后,通常会引入非线性层作为激活函数。我们将在第8章“卷积神经网络”中讨论的卷积神经网络(CNN)通常具有卷积,maxpool,激活,卷积,maxpool,激活等形式。 怎么做… 我们首先来看一维数据。我们为此任务生成一个随机数据数组: 我们将首先加载所需的库并启动一个图会话:将tensorflow作为tf导入numpy作为np sess = tf.Session() 现在,我们可以初始化数据(长度为25的NumPy数组)并创建占位符,以将其馈入:data_size = 25 data_1d = np.random.normal(size = data_size)x_input_1d = tf.placeholder(dtype = tf.float32 ,shape = [dat

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