第1关：实现全连接层的前向传播

本关任务：实现全连接层的前向传播。

import numpy as npclass FullyConnected:def __init__(self, W, b):r'''全连接层的初始化。Parameter:- W: numpy.array, (D_in, D_out)- b: numpy.array, (D_out)'''self.W = Wself.b = bself.x = Noneself.original_x_shape = Nonedef forward(self, x):r'''全连接层的前向传播。Parameter:- x: numpy.array, (B, d1, d2, ..., dk)Return:- y: numpy.array, (B, M)'''########## Begin ##########return np.matmul(x,self.W)+self.b########## End ##########

第2关：实现常见激活函数的前向传播

本关任务：实现常见激活函数的前向传播。

import numpy as npclass Sigmoid:def __init__(self):self.out = Nonedef forward(self, x):r'''Sigmoid激活函数的前向传播。Parameter:- x: numpy.array, (B, d1, d2, ..., dk)Return:- y: numpy.array, (B, d1, d2, ..., dk)'''########## Begin ##########out=1./(1.+np.exp(-x))self.out=outreturn out########## End ##########class ReLU:def __init__(self):self.mask = Nonedef forward(self, x):r'''ReLU激活函数的前向传播。Parameter:- x: numpy.array, (B, d1, d2, ..., dk)Return:- y: numpy.array, (B, d1, d2, ..., dk)'''########## Begin ##########self.mask=(x<=0)res=x.copy()res[self.mask]=0return res########## End ##########

TensorFlow入门--实现多层感知机相关推荐

深度学习入门之多层感知机
深度学习入门之多层感知机参考书籍:深度学习入门--基于pyhthon的理论与实现文章目录深度学习入门之多层感知机前言一.单层感知机局限性 1.感知机?异或门 2.小结二.多层感知机 1.问 ...
神经网络入门——14多层感知机
实现隐藏层先修要求接下来我们会讲神经网络在多层感知器里面的数学部分.讲多层感知器我们会用到向量和矩阵.你可以通过下列讲解对此做个回顾: 可汗学院的向量入门. 可汗学院的矩阵入门. 由来之前我 ...
深度学习入门：多层感知机实现异或门
文章目录前言感知机 2层感知机实现异或门总结参考文献: 前言最近又开始看深度学习的内容了,好久不用忘得差不多了,先从最简单的感知机入手了,这里记录下用2层感知机实现异或门. 感知机什么是感 ...
Tensorflow实战（黄文坚）——多层感知机代码实现
刚入门tensorflow,最近在看黄文坚的<Tensorflow实战>,看到"Tensorflow实现多层感知机"这节,就手动把代码实现了一下. 导入mnist数据集 ...
深度学习框架 TensorFlow：张量、自动求导机制、tf.keras模块(Model、layers、losses、optimizer、metrics)、多层感知机(即多层全连接神经网络 MLP)
日萌社人工智能AI:Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战(不定时更新) 安装 TensorFlow2.CUDA10.cuDNN7.6. ...
TensorFlow实现多层感知机函数逼近
TensorFlow实现多层感知机函数逼近准备工作对于函数逼近,这里的损失函数是 MSE.输入应该归一化,隐藏层是 ReLU,输出层最好是 Sigmoid. 下面是如何使用 MLP 进行函数逼近的 ...
TensorFlow实现多层感知机MINIST分类
TensorFlow实现多层感知机MINIST分类 TensorFlow 支持自动求导,可以使用 TensorFlow 优化器来计算和使用梯度.使用梯度自动更新用变量定义的张量.本文将使用 Tenso ...
机器学习入门（01）— 感知机概念、实现、局限性以及多层感知机
1. 感知机概念下图是一个接收两个输入信号的感知机的例子. x1 . x2 是输入信号, y 是输出信号, w1 . w2 是权重( w 是 weight 的首字母).图中的 ○ 称为"神 ...
TensorFlow多层感知机实现MINIST分类
import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.layers as layers from tensorflow.python import deb ...

TensorFlow入门--实现多层感知机

目录

第1关：实现全连接层的前向传播

第2关：实现常见激活函数的前向传播

TensorFlow入门--实现多层感知机相关推荐

最新文章

热门文章