台湾大学_cudnn_深度学习介绍_中国AI数据

2019-11-25

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tplus,泄漏的ReLU等)。本节中讨论的有关比较这两个功能的大部分内容都适用于任一类别的激活。但是,重要的是要注意,激活函数的选择对神经网络的收敛和输出有很大的影响。 部署一层神经网络 我们拥有所有工具来实现对实际数据进行操作的神经网络。我们将创建一个在Iris数据集上运行的具有一层的神经网络。 做好准备 在本节中,我们将实现具有一个隐藏层的神经网络。重要的是要了解完全连接的神经网络主要基于矩阵乘法。因此,数据和矩阵的尺寸对于正确排列非常重要。 由于这是一个回归问题,因此我们将均方误差用作损失函数。 怎么做… 要创建计算图,我们将从加载必要的库开始:从sklearn导入数据集中将matplotlib.pyplot作为plt导入numpy作为np导入tensorflow作为tf 现在,我们将加载虹膜数据并将踏板长度存储为目标值。然后,我们将开始一个图形会话: 虹膜=数据集.load_iris()x_vals = np.array([虹膜.data中x的[x [0:3]])y_vals = np.array(虹膜.data中x的[x [3]] .Session()

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