前向神經網路小試身手

阿新 • • 發佈：2018-11-23

三層全連線神經網路：輸入層（2個節點）、隱藏層（3個節點）、輸出層（1個節點）

x為輸入，w1第一層節點的引數，w2第二層節點的引數，y為輸出

import tensorflow as tf
w1 = tf.Variable(tf.random_normal((2, 3), stddev=1, seed=1))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal((3, 1), stddev=1, seed=1))

x = tf.constant([[0.7, 0.9]])

a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)

sess = tf.Session()
with sess.as_default():
    sess.run(w1.initializer)
    sess.run(w2.initializer)
    print(sess.run(y))

程式的第一步定義了Tensorflow計算圖中所有的計算，但是被定義的計算並不執行。

第二步宣告一個會話，並通過會話計算結果。

雖然定義變數時給出了初始化方法，但並沒有執行，所以在計算y時需要執行w1.initializer，w2.initializer給變數賦值。也有一種快捷方式可以一次性實現所有變數的初始化，函式tf.global_variables_initializer()，因此程式第二步with語句中的程式碼可以改為：

with sess.as_default():
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    print(sess.run(y))

前向神經網路小試身手

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深度學習-多層前饋神經網路

因為公式都是在mathtype上寫的，然後插入到ppt的，而且裡面有很多圖，再用MD寫一遍簡直太耗時間，所以我就直接當作圖片插入發部落格了，還請讀者諒解。本來ppt是我們每週開組會用的，相互講解交流，自己做這些也廢了不少時間心血，覺得還可以，所以就和大家分享出來

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