全栈工程师-后端开发-Python_深度学习入门:TensorFlow与Keras.docxVIP

全栈工程师-后端开发-Python_深度学习入门:TensorFlow与Keras.docx

  1. 1、本文档共35页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多

PAGE1

PAGE1

深度学习基础

1神经网络简介

神经网络是深度学习的核心组成部分,其灵感来源于人脑中的神经元网络。神经网络由多个层组成,每一层包含多个神经元(或称为节点)。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收数据,输出层产生模型的预测,而隐藏层则负责数据的处理和特征的提取。

1.1示例:使用Keras构建一个简单的神经网络

#导入所需库

importnumpyasnp

fromtensorflowimportkeras

fromtensorflow.kerasimportlayers

#创建数据集

x_train=np.random.random((1000,20))

y_train=keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10,size=(1000,1)),num_classes=10)

x_test=np.random.random((100,20))

y_test=keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10,size=(100,1)),num_classes=10)

#构建神经网络模型

model=keras.Sequential([

layers.Dense(64,activation=relu,input_shape=(20,)),

layers.Dense(64,activation=relu),

layers.Dense(10,activation=softmax)

])

#编译模型

pile(optimizer=adam,

loss=categorical_crossentropy,

metrics=[accuracy])

#训练模型

model.fit(x_train,y_train,epochs=5,batch_size=32)

#评估模型

model.evaluate(x_test,y_test)

在这个例子中,我们创建了一个简单的神经网络,用于分类任务。网络包含两个隐藏层,每个隐藏层有64个神经元,使用ReLU激活函数。输出层有10个神经元,使用softmax激活函数,以输出10类的概率分布。我们使用随机生成的数据集进行训练和测试,以演示模型的构建和训练过程。

2反向传播算法

反向传播算法是神经网络训练过程中的关键算法,用于最小化预测值与实际值之间的误差。它通过计算损失函数相对于每个权重的梯度,然后调整权重以降低损失。反向传播算法分为两个主要步骤:前向传播和后向传播。前向传播计算预测值,后向传播则计算梯度并更新权重。

2.1示例:使用TensorFlow实现反向传播算法

#导入所需库

importtensorflowastf

#创建数据集

x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)

y_data=x_data*0.1+0.3

#定义权重和偏置

Weights=tf.Variable(tf.random.uniform([1],-1.0,1.0))

biases=tf.Variable(tf.zeros([1]))

#定义预测值

y=Weights*x_data+biases

#定义损失函数

loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))

#定义优化器

optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)

#定义训练步骤

train=optimizer.minimize(loss)

#初始化变量

init=tf.global_variables_initializer()

#创建会话并运行

withtf.Session()assess:

sess.run(init)

forstepinrange(201):

sess.run(train)

ifstep%20==0:

print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))

在这个例子中,我们使用TensorFlow实现了一个简单的线性模型,并使用反向传播算法进行训练。模型的目标是学习数据集中的线性关系。我们定义了权重和偏置作为模型的参数,然后定义了损失函数和优化器。在训练过程中,我们使用优化

您可能关注的文档

文档评论(0)

kkzhujl + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档