深度学习之深度学习框架——Tensorflow（构造神经网络）（一）人工神经网络（二）构建神经网络相关API（三）Mnist数据集浅层网络分析案例（四）深层神经网络（五）卷积神经网络案例

（一）人工神经网络

什么是人工神经网络

神经网络的种类

神经网络的特点

神经网络的构成

（二）构建神经网络相关API

one-hot编码API

全连接

计算损失（交叉熵）

梯度下降

准确度计算

（三）Mnist数据集浅层网络分析案例

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data


FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

tf.app.flags.DEFINE_integer("is_train", 1, "指定程序是预测还是训练")


def full_connected():

    # 获取真实的数据
    mnist = input_data.read_data_sets("./data/mnist/input_data/", one_hot=True)

    # 1、建立数据的占位符 x [None, 784]    y_true [None, 10]
    with tf.variable_scope("data"):
        x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

        y_true = tf.placeholder(tf.int32, [None, 10])

    # 2、建立一个全连接层的神经网络 w [784, 10]   b [10]
    with tf.variable_scope("fc_model"):
        # 随机初始化权重和偏置
        weight = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10], mean=0.0, stddev=1.0), name="w")

        bias = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[10]))

        # 预测None个样本的输出结果matrix [None, 784]* [784, 10] + [10] = [None, 10]
        y_predict = tf.matmul(x, weight) + bias

    

最后

以上就是坦率芹菜为你收集整理的深度学习之深度学习框架——Tensorflow（构造神经网络）（一）人工神经网络（二）构建神经网络相关API（三）Mnist数据集浅层网络分析案例（四）深层神经网络（五）卷积神经网络案例的全部内容，希望文章能够帮你解决深度学习之深度学习框架——Tensorflow（构造神经网络）（一）人工神经网络（二）构建神经网络相关API（三）Mnist数据集浅层网络分析案例（四）深层神经网络（五）卷积神经网络案例所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。