Tensorflow全连接神经网络DNN.pptx

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Tensorflow全连接神经网络DNN 1. 了解前向传播算法基本概念 2. 了解神经网络模型的训练过程 3. 了解反向传播算法基本概念 前向传播算法简介神经网络模型的训练12反向传播算法简介3 1. 前向传播算法简介一个判断零件是否合格的三层全连接神经网络第一部分是神经网络的输入,就是从实体中提取的特征向量第二部分为神经网络的连接结构,给出不同神经元之间输入输出连接关系最后一部分是每个神经元中的参数W 1. 前向传播算法简介一个判断零件是否合格的三层全连接神经网络第一部分是神经网络的输入,就是从实体中提取的特征向量第二部分为神经网络的连接结构,给出不同神经元之间输入输出连接关系最后一部分是每个神经元中的参数W 1. 前向传播算法简介输入层的取值x1=0.7和x2=0.9a11取值的详细计算过程输出层y的计算过程 2. 神经网络模型的训练使用监督学习的方式设置神经网络参数蓝色点和黄色点代表的就是训练数据集,而平面上或深或浅的颜色表示了神经网络模型做出的判断左侧的图片显示的是一个神经网络在训练之前的分类效果,这时所有变量的取值都是随机数右侧图片显示了经过训练后的神经网络的情况,可以看到图上蓝色点和黄色点可以很清晰地被区分开来 3. 反向传播算法简介反向传播算法实现了一个迭代的过程首先选取一小部分训练数据作为一个batch然后这个batch的样例通过前向传播算法得到神经网络模型的预测结果计算出当前神经网络模型的预测答案与标注的正确答案之间的差距最后基于预测值和真实值之间的差距,反向传播算法相应更新神经网络参数的取值,使得在这个batch上神经网络模型的预测结果和真实答案更加接近 1. 前向传播算法基本概念 2. 神经网络模型的训练过程 3. 反向传播算法基本概念

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