知识点: 1.人工神经网络 2.神经网络层 3.Tensorflow相关库 4.Tensorflow相关方法
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本次实验通过对神经网络基础的讲解,通过Tensorflow深度学习框架搭建了三个分类模型,可以使用户在学完本章后对前向神经网络有大致的了解。书籍教程配套实验练习,帮助您更好得实战。本课程源自异步社区的《TensorFlow机器学习项目实战》第5章,感谢异步社区授权实验楼发布。
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感觉很多东西没讲清楚,像是瞎说的一样
在自己环境上也试了一下,总体来说这一章还是学到不少东西,自己打代码会因粗心有很多错误,收获也很大。
这一张是使用了Keras模块的Dense来建立全连接层,感觉表达上比自定义层和模型的方法更为简洁,自己实现了自定义层和模型的方法,感觉还是很有收获的。对Keras有了一个初步的了解。
自定义隐藏层和模型,在自己的环境上做了一下,要用2.0以上版本才能正常运行,在2.0版本中tensor类型可以使用numpy函数转化为ndarray类型。不同版本之间真的有挺大区别的
代码里出错了呢,是可以运行出来的,不太懂想问一下
初步展现了前向神经网络的功能,了解训练模型的建立和训练。
介绍了基础概念和库函数。