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【TensorFlow】TensorFlow 的多层感知器（MLP）

前面有几篇博文讲了使用 TensorFlow 实现线性回归和逻辑斯蒂回归，这次来说下多层感知器（Multi-Layer Perceptron）的 TensorFlow 实现。...本篇博文的代码及结果图片等可以在这里下载，里面包含TensorFlow的实现和sklearn的实现，以及各自的结果图片。...原理多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。...下载好后解压会看到有5个训练文件和1个测试文件，还有一个说明文件（batches.meta），这个文件说明了每个数字类别（0-9）具体代表哪些类别。...tf.Variable(tf.random_normal([n_class])) } # 建立模型 pred = multiplayer_perceptron(x, weight, bias) # 定义损失函数

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TensorFlow HOWTO 4.1 多层感知机（分类）

4.1 多层感知机（分类）这篇文章开始就是深度学习了。多层感知机的架构是这样： ? 输入层除了提供数据之外，不干任何事情。隐层和输出层的每个节点都计算一次线性变换，并应用非线性激活函数。...隐层的激活函数是压缩性质的函数。输出层的激活函数取决于标签的取值范围。其本质上相当于广义线性回归模型的集成。操作步骤导入所需的包。...要注意隐层的激活函数使用了目前暂时最优的 ELU。由于这个是二分类问题，输出层激活函数只能是 Sigmoid。...loss) y_hat = tf.to_double(a_l3 > threshold) acc = tf.reduce_mean(tf.to_double(tf.equal(y_hat, y))) 使用训练集训练模型...绘制训练集上的损失。

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基于Tensorflow实现多层感知机网络MLPs

github：https://github.com/sladesha/deep_learning 之前在基于Tensorflow的神经网络解决用户流失概率问题写了一个MLPs的网络，很多人在问，其实这个网络看起来很清晰...多层感知机网络直接和大家过一遍核心部分： 1din_all = tf.layers.batch_normalization(inputs=din_all, name='b1') 2 3layer_1...kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(self.regularzation_rate),name='f3') 上次我们计算过程中，通过的是先定义好多层网络中每层的...最后，之前对于梯度的值没有进行限制，会导致整体模型的波动过大，这次优化中也做了修改，如果大家需要也可以参考一下： 1# 我们用learning_rate_base作为速率η，来训练梯度下降的loss函数解

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基于Tensorflow实现多层感知机网络MLPs

之前在基于Tensorflow的神经网络解决用户流失概率问题写了一个MLPs的网络，很多人在问，其实这个网络看起来很清晰，但是却写的比较冗长，这边优化了一个版本更方便大家修改后直接使用。 ?...多层感知机网络直接和大家过一遍核心部分： din_all = tf.layers.batch_normalization(inputs=din_all, name='b1') layer_1 = tf.layers.dense...kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(self.regularzation_rate),name='f3') 上次我们计算过程中，通过的是先定义好多层网络中每层的...最后，之前对于梯度的值没有进行限制，会导致整体模型的波动过大，这次优化中也做了修改，如果大家需要也可以参考一下： # 我们用learning_rate_base作为速率η，来训练梯度下降的loss函数解

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用 Tensorflow 实现简单多层神经网络

参考文献 Tensorflow 机器学习实战指南源代码见下方链接 ReLU 激活函数/L1 范数版本[1] Sigmoid 激活函数/交叉熵函数版本[2] 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 列为体重数据即标签，第一列为标记是否为低出生体重的标记，本博文中不对其进行讨论。...其中 loss 函数为 L1 损失范数，激活函数为 ReLU....rand_index] # shape=[batch_size,7] rand_y = y_vals_train[rand_index].reshape([batch_size, 1]) # 使用训练数据对网络进行训练...升级版本使用 sigmoid 激活函数交叉熵函数作为 Cost Function 只需做如下修改 # activation 标志位Ture则使用非线性函数sigmoid，否则使用线性函数方式 def

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TensorFlow HOWTO 4.2 多层感知机回归（时间序列）

4.2 多层感知机回归（时间序列）这篇教程中，我们使用多层感知机来预测时间序列，这是回归问题。操作步骤导入所需的包。...import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot...为时间序列划分训练集和测试集的时候，绝对不能打乱，而是应该把前一部分当做训练集，后一部分当做测试集。...要注意隐层的激活函数使用了目前暂时最优的 ELU。由于这个是回归问题，并且标签的取值是正数，输出层激活函数最好是 ReLU，不过我这里用了f(x)=x。...绘制训练集上的损失。

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CeiT：训练更快的多层特征抽取ViT

【GiantPandaCV导语】来自商汤和南洋理工的工作，也是使用卷积来增强模型提出low-level特征的能力，增强模型获取局部性的能力，核心贡献是LCA模块，可以用于捕获多层特征表示。...相比DeiT，训练速度更快。...（3）使用Layer-wise Class Token Attention（LCA）捕获多层的特征表示。

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TensorFlow 组合训练数据（batching）

在之前的文章中我们提到了TensorFlow TensorFlow 队列与多线程的应用以及TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示，通过这些操作我们可以得到自己的TFRecord文件，并从其中解析出单个的...Image和Label作为训练数据提供给网络模型使用，而在实际的网络训练过程中，往往不是使用单个数据提供给模型训练，而是使用一个数据集（mini-batch），mini-batch中的数据个数称为batch-size...那么在TensorFlow中如何实现数据的组合呢，其实就是一个函数： tf.train.batch 或者 tf.train.shuffle_batch 这两个函数都会生成一个队列，入队的数据是单个的...import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy

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TensorFlow常用函数

Tensoflow常用函数本文记录的是TensorFlow中常用的函数 tf.cast：强制数据类型转换 tf.reduct_mean/sum：求和或均值 tf.reduce_max/min：求最值...tf.Variable：标记变量四则运算 tf.data.Dataset.from_tensor_slices：特征和标签配对 import tensorflow as tf import numpy...Out[12]: tf.Variable tf.Variable()将函数标记为可训练...神经网络中常用该函数来标记待训练的参数。..., 1.123157 ], [ 0.4855043 , -0.06241844]], dtype=float32)> 上面变量w的解释：先生成正态分布的随机数再将随机数标记为可训练

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十五：多层感知机与布尔函数

本期内容是【多层感知机与布尔函数】场景描述神经网络概念的诞生很大程度上受到了神经科学的启发。...深度神经网络，除了其模拟人脑功能的多层结构，最大的优势在于能够以紧凑简洁的方式来表达比浅层网络更复杂的函数集合（这里的“简洁”可定义为隐层单元的数目与输入单元的数目呈多项式关系）我们的问题将从一个简单的例子引出...，已知神经网络中每个节点都可以进行“逻辑与／或／非”的运算，如何构造一个多层感知机 (Multi-Layer Perceptron, MLP) 网络实现n个输入比特的奇偶校验码（任意布尔函数）？...问题描述如何用多层感知机实现一个异或逻辑（仅考虑二元输入）？如果只使用一个隐层，需要多少隐节点能够实现包含n元输入的任意布尔函数？上面的问题中，由单隐层变为多隐层，需要多少节点？...如何用多层感知机实现一个异或逻辑（仅考虑二元输入）？如下图所示（可有其他解法）： 2. 如果只使用一个隐层，需要多少隐节点能够实现包含n元输入的任意布尔函数？

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多层感知器MLP模型介绍及训练示例

多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）是一种前馈神经网络模型，它由一个输入层、一个输出层以及至少一层隐藏层组成。...每个神经元都会对其所有输入求加权和，然后加上一个偏置项，最后通过一个非线性激活函数（如ReLU、sigmoid或tanh等）。...反向传播：使用梯度下降法（或其变体）来更新网络中的权重和偏置，以便最小化损失函数。训练过程选择合适的损失函数（如交叉熵损失用于分类问题）。...训练MLP模型训练一个多层感知器（MLP）模型涉及几个关键步骤。下面是一个使用Python和Keras（基于TensorFlow）的简单示例，来说明如何训练一个基本的MLP模型。...： python import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers

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使用反向传播训练多层神经网络的原理

文章描述采用反向传播算法训练多层神经网络的学习过程。为了说明这个过程，使用了具有两个输入和一个输出的三层神经网络，如下图所示：每个神经元由两部分组成。第一部分是输入信号和权重系数的加权和。...第二部分是非线性函数，称为神经元激活函数。信号e是加权和的输出（加法器的输出）信号。y=f(e)是非线性函数（元件）的输出信号。信号y也是神经元的输出信号。要训练神经网络，我们需要“训练数据集”。...训练数据集是由对应目标z（期望输出）的输入信号（x_1和 x_2）组成。神经网络的训练是一个迭代过程。在每个迭代中，使用来自训练数据集的新数据修改网络节点的加权系数。...因为隐层神经元的输出值（训练集没有隐藏层的目标值）是未知的，所以不可能直接计算内部神经元的误差信号。多年来，一直没有找到训练多层神经网络的有效方法。直到在八十年代中期，反向传播算法才被制定出来。...在下面的公式中， df(e)/de表示神经元激活函数的导数。影响权重的因素除了神经元激活函数的导数之外，还有反向传播的误差信号，以及神经元输入方向连接的前一个神经元。

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Tensorflow笔记：分布式训练

本文简单介绍了多机(单卡/多卡不重要)情况下的分布式Tensorflow训练方法。对于分布式训练与单机训练主要有两个不同：1. 如何开始训练；2. 训练时如何进行分工。分别会在下面两节进行介绍。...首先写两个脚本，第一个脚本长这样 import tensorflow as tf # 每台机器要做的内容（为了简化，不训练了，只print一下） c = tf.constant("Hello from...分布式训练的方式分为异步训练和同步训练。...同样是采用DNN进行MNIST数据集的分类任务： # 异步分布式训练 #coding=utf-8 import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist..., axis=1)) loss = tf.reduce_mean(cross_entropy) # **通过tf.train.SyncReplicasOptimizer函数实现函数同步更新

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存储Tensorflow训练网络的参数

训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？...其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂的官方API，接下来我简单介绍一下我的理解。...saver = tf.train.Saver() save_path = saver.save(sess, model_path) 解释一下，首先创建一个saver类，然后调用saver的save方法（函数...为了对数据存储和读取有更直观的认识，我自己写了两个实验小程序，下面是第一个，训练网络并存储数据，用的MNIST数据集 import tensorflow as tf import sys # load...import tensorflow as tf import sys from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =

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TensorFlow 2.0多卡gpu训练

环境 TensorFlow 2.0 python3.6 代码位置 https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/TensorFlow_GPU...模型代码说明通过最简单的线性回归例子，实现TensorFlow多卡gpu例子 def model_train(x_data, y_data): layer0 = tf.keras.layers.Dense...编译模型： optimizer=‘adam’，优化器：梯度下降法优化 loss=‘mse’, 损失函数：使用均方差判断误差 gpu多卡利用代码说明 gpu为true开启多卡gpu支持，官网地址https...://www.tensorflow.org/guide/gpu if gpu: tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 多卡gpu支持...Dockerfile FROM tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3 WORKDIR /app RUN pip install --upgrade setuptools

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TensorFlow 2.0 - CNN 预训练 RNN

预训练模型 3. RNN 循环神经网络学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....预训练模型 mymodel = tf.keras.applications.MobileNetV2()，可以调用 VGG16 、 VGG19 、 ResNet 、 MobileNet 等内置模型，使用预训练好的权重初始化网络...import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds num_epoch = 2 batch_size = 16 learning_rate...label: (tf.image.resize(img, (224, 224)) / 255.0, label)).shuffle(1024).batch( batch_size) # 加载预训练模型...RNN 循环神经网络数据预处理，字符与 idx 的相互转换映射，字符集获取 batch_size 个样本、每个样本的下一个字符（标签） import tensorflow as tf import

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一看就懂的Tensorflow实战（多层感知机）

多层感知机简介多层感知机模型 ? 这里定义含有两个隐含层的模型，隐含层输出均为256个节点，输入784（MNIST数据集图片大小28*28），输出10。...激活函数比较常用的是 ReLU：relu(x)=max(x,0)，本例中没有加激活函数。...softmax（同前面的logistic回归）损失函数：交叉熵 Tensorflow实现多层感知机 from __future__ import print_function import tensorflow...其编程范式为：定义算法模型，比如多层感知机，CNN；定义模型函数（model_fn），包括构建graph，定义损失函数、优化器，估计准确率等，返回结果分训练和测试两种情况；构建评估器； model...训练模型 # Define the input function for training input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={'

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tensorflow Image解码函数

Decode a PNG-encoded image to a uint8 tensor. 将一个png编码的图像解码成一个uint8张量。The attr c...

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TensorFlow 常用函数汇总

本文介绍了tensorflow的常用函数，源自网上整理。 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。...一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。...如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。...监督候选采样网络（Candidate Sampling）　　对于有巨大量的多分类与多标签模型，如果使用全连接softmax将会占用大量的时间与空间资源，所以采用候选采样方法仅使用一小部分类别与标签作为监督以加速训练...remove_accidental_hits=True, partition_strategy=’mod’, name=’sampled_softmax_loss’) 返回sampled softmax的训练损失参考

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Tensorflow | 基本函数介绍

这次来总结下这几天学习tensorflow的心得，包含了一些基本的函数，例如，加减乘除等，下面来一一介绍，并给出具体的例子。...tf.placeholder(tf.float32) y = tf.neg(a) sess = tf.Session() print (sess.run(y, feed_dict={a: -3})) 结果： 3.0 数值符号函数...tf.Session() print (sess.run(y, feed_dict={a: -3})) 结果： 3.0 数值符号函数sign 例如: a=-3,sign(a) = -1 import...) y = tf.minimum(a, b) sess = tf.Session() print (sess.run(y, feed_dict={a: 2, b: 3})) 结果: 2.0 数值余弦函数...(a) sess = tf.Session() print (sess.run(y, feed_dict={a: 2})) 结果: -0.416146836547 数值正弦函数sin 例如: a=2,

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