TensorFlow2.0教程:神经网络与MNIST手写数字识别
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更新于2024-08-05
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“阿里天池Tensorflow2.0教程笔记:神经网络”
本文主要介绍了深度学习中的神经网络概念,特别是基于Tensorflow2.0的实现。神经网络是模仿人脑认知功能的一种模型,从早期的感知机发展到现在的深度学习架构,如卷积神经网络(CNN)和深度神经网络(DNN)。感知机作为神经网络的基本单元,是一个简单的线性模型,但无法解决线性不可分的问题。通过引入激活函数,神经网络能够处理非线性问题。
激活函数在神经网络中起着至关重要的作用,它为神经元引入非线性。例如,sigmoid函数$𝑎=𝜎(𝑧)=𝜎(𝒘^𝑇𝒙+𝑏)$,其中$𝑧$是加权输入,$𝒘$是权重向量,$𝒙$是输入向量,$𝑏$是偏置。在给定的例子中,使用了ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数,它在正区间内保持线性,而在负区间内设为零,这有助于避免梯度消失问题。
Tensorflow2.0是一个强大的深度学习库,用于构建和训练神经网络。在提供的代码示例中,展示了如何创建一个简单的三层神经网络。首先,定义输入张量`x`,然后初始化权重`w1`和阈值`b1`。接着,通过矩阵乘法和加法实现$𝒘*𝒙+𝑏$,并应用ReLU激活函数。这部分代码演示了如何在Tensorflow中构建和操作神经网络的基本步骤。
三层神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层。在这个例子中,虽然没有明确指出每一层的节点数量,但可以理解为`x`代表输入层,`w1`和`b1`对应第一层的权重和偏置,`A`是经过ReLU激活的第一层隐藏层输出。由于没有展示完整的网络结构,实际的第二层和第三层(如果存在)可能包含更多的权重、偏置以及可能的其他激活函数。
总结起来,这篇教程笔记介绍了神经网络的基本概念,特别是与Tensorflow2.0相关的实现,包括感知机、激活函数的作用以及如何使用Tensorflow创建简单的神经网络模型。通过学习这些基础知识,读者可以进一步探索更复杂的深度学习模型和算法。
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Erick2020
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