使用Tensorflow实现两层神经网络（使用激活函数）

1 神经网络结构nn该神经网络由两层神经网络构成， x(1) - >hidden (10) -> y(1) n x(1)->hidden(10): n Y=σ(XW+b)Y=σ(XW+b)Y = \sigma(XW+b) , σσ\sigma为激活函数relu n输出层为没有激活函数的线性层。nnnn2 TensorFlow 基本用法nn先构造计算网络。（就是一个表达式树），然...

tensorflow自定义网络层、激活函数（self-defined layer）

# highly based on :n# http://stackoverflow.com/questions/39921607/tensorflow-how-to-make-a-custom-activation-function-with-only-pythonn# https://gist.github.com/harpone/3453185b41d8d985356cbe5e57d6734

tensorflow自定义激活函数

前言：因为研究工作的需要，要更改激活函数以适应自己的网络模型，但是单纯的函数替换会训练导致不能收敛。这里还有些不清楚为什么，希望有人可以给出解释。查了一些博客，发现了解决之道。下面将解决过程贴出来供大家指正。nn1.背景nn之前听某位老师提到说tensorflow可以在不给梯度函数的基础上做梯度下降，所以尝试了替换。我的例子时将ReLU改为平方。即原来的激活函数是 现在换成.nn单纯替换激活函数并...

keras非线性回归，实例，两种加激活函数的方式

nimport kerasnimport numpy as npnimport matplotlib.pyplot as pltn#Sequential 按顺序构成的模型nfrom keras.models import Sequential#Sequential是模型结构，输入层，隐藏层，输出层n#Dense 全连接层,Activation激活函数nfrom keras.layers impor...

对不同激活函数在神经网络中的比较分析

针对当下几种神经网络中的激活函数进行比较对比。

【tensorflow】在不同层上设置不同的学习率，fine-tuning

最近一直在研究tensorflow的fine-tuning，TF关于fine-tuning这块的资料真的没有Caffe多。经过这几天的琢磨，差不多也明白了。感谢网上为数不多的开源资料。主要方法有如下两种：

Pytorch——常用的神经网络层、激活函数

nnn一、常用的神经网络层n1。图像相关层n1）卷积层n2）池化层n3）Linear:全连接层；n4）BatchNorm: 批规范化层，分为1D,2D,3D.除了标准的BatchNorm之外，还有在风格迁移中常用到的InstanceNorm.n5）Dropout：dropout层，用来防止过拟合，同样分为1D,2D,3D.nnnnn二、激活函数n三、多层网络nSequential的三种写法nMod...

深度神经网络及TensorFlow实现1-激活函数（Activation Function）

1、线性模型先看个TensorFlow游乐场的例子，来验证线性模型的局限性。以判断零件是否合格为例，输入为x1x_1和x2x_2，其中x1x_1代表一个零件质量和平均质量的差，x2x_2代表一个零件长度和平均长度的差。假设一个零件的质量和长度离平均质量和长度越近，那么这个零件越有可能合格。于是训练数据有可能服从下图所示分布。上图蓝色代表合格零件，黄色代表不合格零件。1 n下图显示了使用TensorF

完整神经网络样例程序（TensorFlow，加入偏置项和relu激活函数）（源码）

# coding=utf-8"""完整的神经网络解决二分类问题（加入偏置项和relu激活函数）"""import tensorflow as tffrom numpy.random import RandomState# 定义训练数据batch大小batch_size = 8# 定义神经网络的参数w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1,...

人工神经网络之激活函数 -tanh函数

tanh函数nntanh(x)=e2x−1e2x+1tanh′(x)=1−tanh(x)2nn证明nn∂tanh(x)∂x=(1−2e2x+1)′=2⋅2e2x(e2x+1)2=4e2x(e2x+1)2=(e2x+1)2−(e2x−1)2(e2x+1)2=1−(e2x−1e2x+1)2=1−tanh(x)2(10)(11)(12)(13)(14)(15)nn神经网络激活函数及导数

深度学习（四）——RNN, LSTM, 神经元激活函数进阶

深度学习（四）——RNN, LSTM, 神经元激活函数进阶

【TensorFlow】激活函数（Activation Functions）原理解析（十二）

神经网络结构的输出为所有输入的加权和，这导致整个神经网络是一个线性模型。如果将每一个神经元的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络的模型也就不再是线性的了，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。这个非线性函数也就是**激活函数**。

深度神经网络及TensorFlow实现1-激活函数（Activation Function）2

3.TensorFlow激活函数使用激活函数activation function 运行时激活神经网络中某一部分神经元，将激活信息向后传入下一层的神经网络。神经网络之所以能解决非线性问题（入语音、图像识别），本质上就是激活函数加入了非线性因素，弥补了线性模型的表达力，把“激活的神经元的特征”通过函数保留并映射到下一层。 n因为神经网络的数学基础是处处可微的，所以选取的激活函数要能保证数据输入与输出

将图像经过神经网络，并保存 某层的特征图到txt

1. 保存(1)在神经网络中，将每层结果 存入 字典中 network [layer_name]=net(2)PIL读取图片并resize,最后转为np数组def get_and_resize_image(image_name,resize_H,resize_W):n imdata=Image.open(image_name)n imdata=imdata.resize((resize

Tensorflow学习笔记（六）几种常见的激活函数介绍及用matplotlib画图

1. 什么是激活函数rn如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activationrn Function。rn                   rnrnrn2. 为什么要用rnrn如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。rn如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使

PyTorch动态神经网络（莫烦）上

1.神经网络简述（以图片为例）对于和给定的一张猫的图片，相当于一个激励，在每个神经网络层中有部分的神经元被激活（发），最后会得出一个结果，比如是狗，知道是错的，再反向传（感觉用词不太准确），之前被激发的神经元不会像之前那么活跃，但同时会有新的神经元被激活，其实相当于修改参数，多次重复后，就会得到一个比较完美的结果，识别为猫。2.神经网络：梯度下降（向着梯度降低最快的方向走到梯度最小的地方）优化问题...

Tensorflow学习--（一个隐藏层、两个隐藏层）多层感知机实现mnist数据集

具有一个隐藏层的多层感知机的实现是黄文坚等所著《TensorFlow实战》上的例子。隐含层的输出节点数为300（此模型中隐含层节点数设置为200-1000范围内的结果区别不大）。nn训练时的数据没有使用mnist全部数据集，只使用了3000x100个样本。nnnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datanimport t...

激活函数的选择

那么你应该使用哪个激活函数来处理深层神经网络的隐藏层？ 虽然你的里程会有所不同，一般 ELU > leaky ReLU（及其变体）> ReLU > tanh > sigmoid。 如果您关心运行时性能，那么您可能喜欢 leaky ReLU超过ELU。 如果你不想调整另一个超参数，你可以使用前面提到的默认的α值（leaky ReLU 为 0.01，ELU 为 1）。 如果您有...

不同激活函数的利弊

sigmoid：a=1/（1+e^(-z))nnnn

多层感知器及常见激活函数-深度神经网络DNN及计算推导

多层感知器n在之前的博客中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。n将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-Layer Perceptron）结构。 多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。n如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。n说明：nn通常我...

神经网络中激活函数的作用总结

神经网络中激活函数用来引入非线性因素，用来解决模型不能解决的问题。基于二分类问题展开讨论。利用单层感知机模型，可以生成一条直线，将空间内的三角形与圆形分开       对于新的样本（x1，x2），将其带入这个线性模型，得到y>0或者y<0分别对应圆形或者三角形，但是实际上这种思路是假设样本分布是线性可分的，当线性不可分时，便会效果不理想。于是我们试图组合几个不同的这种线性模型来获得更好...

如何选取激活函数

不是所有信息都是有用的，一些只是噪音。激活函数可以帮助神经网络做这种隔离。它激活有用的信息，并抑制无关的数据点。激活函数有哪些：1.Sigmoid函数优点：非线性；输出范围有限，适合作为输出层。    缺点：在两边太平滑，学习率太低；值总是正的；输出不是以0为中心。适用于：当我们尝试将值分类到特定的类时，使用Sigmoid函数非常理想。2.tanh函数解决了sigmoid的大多数缺点，仍然有两边学...

Tensorflow激活函数 对比分析

1、ReLU (tf.nn.relu)优点：1）使网络可以自行引入稀疏性，提高了训练速度；2）计算复杂度低，不需要指数运算，适合后向传播。缺点：1）输出不是零均值，不会对数据做幅度压缩；2）容易造成神经元坏死现象，某些神经元可能永远不会被激活，导致相应参数永远不会更新。2、Sigmoid (tf.sigmoid)它的曲线呈现S形，将变量映射到(0,1)这个值域范围上。它的导数 f'(x)=f(x)...

Tensorflow <一> 一层全连接网络实现XOR

注释已经很详细了rnrnrn# -*- coding: utf-8 -*-n# @author: Zafedomn# @date: 17/5/14 下午9:17nn'''n练习tfn使用一层的网络实现xorn这个代码很拼运气，不见得结果好nn文档参考：https://yjango.gitbooks.io/superorganism/content/dai_ma_yan_shi.htmln代码参考：

SELU︱在keras、tensorflow中使用SELU激活函数

n arXiv 上公开的一篇 NIPS 投稿论文《Self-Normalizing Neural Networks》引起了圈内极大的关注，它提出了缩放指数型线性单元（SELU）而引进了自归一化属性，该单元主要使用一个函数 g 映射前后两层神经网络的均值和方差以达到归一化的效果。 Shao-Hua Sun 在 Github 上放出了 SELU 与 Relu、Leaky Relu 的对比，机器之心对...

【TensorFlow】MNIST（使用全连接神经网络+滑动平均+正则化+指数衰减法+激活函数）

代码已上传至 Github —— mnist_all.pynnnnn下载MNIST数据集nnnn以下有两种下载方式，如果链接失效可以搜索网上的资源nnn官方下载地址（可能需要梯子）n百度网盘下载 密码: 84pbnnn下载之后将其放在 mnist/data/ 文件夹下，目录结构如下nnmnistn mnist_all.pyn data/n train-images-idx

深度学习模型最后一层激活和损失函数

参考：《Python深度学习》nnnnn类型n最后一层激活n损失函数nnnnn二分类nsigmoidnbinary_crossentropynnn多分类单标签nsoftmaxncategorical_crossentropynnn多分类多标签nsigmoidnbinary_crossentropynnn回归到任意值n无nmsennn回归到0-1nsigmoidnmse 或 binary_cross...

深度学习笔记--激活函数：sigmoid，maxout

在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。1.sigmoid从数学上来看，非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大，对两侧区的信号增益小。从神经科学上来看，中央区酷似神经元的兴奋态，两侧区酷似神经元的抑制态，因而在神经网络学习方面，可以将重点特征推向中央区，将非重点特征推向两侧区。 n函数形式为。它的优点是输出范围为(0, 1)，所以可以用作输出层，用输出值来表示概率。也叫做

【2】Keras之激活函数

喜欢看官宣的，直接去这里：https://keras.io/activations/n本文内核也是来自这个地方。nKeras中如何使用激活函数n有两种使用方式：nnActivation层n其它层的activation参数nn通过添加激活层使用：nfrom keras.layers import Activation, Densenmodel.add(Dense(64))nmodel.add(Act...

tensorflow中的激活函数

1、sigmoidtf.sigmoid(x, name = None)y = 1/(1 + exp(-x))2、tanhtf.tanh(x, name = None)tanh(x) = sinh(x)/cosh(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x))3、relutf.nn.relu(x, name = None)relu(x) = max(0, x)

多层LSTM的坑：如何定义多层LSTM？

 nn多层LSTM定义的两种方式，其中方式2是正确的，方式1挥出现错误：nn多层LSTM需要每次都定义一个新的BasicCell,    而不是定义一个BasicCell之后多次调用。nnndef lstm_model(X,Y,is_training):n ###方式1：错误！！n #cell_unit = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZ...

神经网络常用激活函数及其应用举例

神经网络中数据从数据层到最后输出层的流动过程其实就是数据从一种形态到另一种形态，从一个维度到另一个维度的变换过程，例如在Minst数据集训练中，就是把28*28维的图像数据经过变换，映射成0~9之间的一个数字。完成这种数据变换的一个重要工具就是激活函数。n一个典型的人工神经元的模型可以用下图表述：nnnnnnn图中X1~Xn是神经元的输入信号；nnθ表示一个阈值，或称为偏置（b

tensorflow复习日记（四）BP

下面直接换个有隐藏层的BP：100个隐藏节点，tanh做激活函数： n代码如下：import tensorflow as tfnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datan#mnist已经作为官方的例子，做好了数据下载，分割，转浮点等一系列工作，源码在tensorflow源码中都可以找到nmnist = input_data.

Maxout 论文笔记

Maxout：Maxout networksnnMaxout模型实际上是一种新型的激活函数。nnmaxout的思想其实和dropout有点像，都是多个不同训练模型的集成技术。nn1.Dropout ndropout由Hinton提出的一个网络正则技术。dropout通过对共享参数的fc层的一些神经元固定概率的随机置零，来集成多个模型，并且对多个模型的预测进行了平均。dropout是一个通用技术，可...

深度学习——残差神经网络ResNet在分别在Keras和tensorflow框架下的应用案例

一、残差神经网络——ResNet的综述rn深度学习网络的深度对最后的分类和识别的效果有着很大的影响，所以正常想法就是能把网络设计的越深越好，rn但是事实上却不是这样，常规的网络的堆叠（plain network）在网络很深的时候，效果却越来越差了。其中原因之一rn即是网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。 但是现在浅层的网络（shallowerrn network）rn又

神经网络中激活函数比较

对于训练神经网络来说，为了增强网络表征数据的能力，一般需要引入非线性激活函数，一般有sigmoid tanh relu，今天我们就来分布说明一些这些激活函数的特点。

Tensorflow 自定义高斯激活函数

Gaussian non-linear activation functionnntensorflow自带了几个常用的激活函数，但是最近手头的项目，激活函数用的既不是relu，也不是sigmod，而是一个很生僻的函数，高斯激活函数（Gaussian activation function）。nn自定义高斯函数形式：f(x) = exp( - (x^2) / (sigma^2) )nn实验中的 si...

tensorflow实现神经网络（lstm）如何使实验复现或固定权值

1.固定随机种子nnntf.set_random_seed(2)nn或者在代码的顶端其他之前要有下面四行代码nnnfrom numpy.random import seednseed(1)nfrom tensorflow import set_random_seednset_random_seed(2) nn2.为网络的初始值赋固定值，这里以lstm为例nnn#首先，利用trainable_va...

理解神经网络的激活函数

本文及其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造，自2019年1月出版以来已重印3次。nn书的购买链接n 书的勘误，优化，源代码资源nnn更多干货请关注V X公众号：SIGAI更多干货请关注V X公众号：SIGAI导言n激活函数在神经网络中具有重要的地位，对于常用的函数如sigmoid，tanh，ReLU，不少读者...

MNIST手写识别进阶，使用有一层隐含层的全连接神经网络

https://blog.csdn.net/qq_36936510/article/details/85242665n在上文的基础上，增加了一层隐含层，以及使用了Dropout、Adagrad、ReLU等方法，将MNIST手写识别的准确率提升到了98%。nfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datanimport tensor...

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