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tEnsorFlow 激活函数

直接一点就是 import tensorflow as tfdef logsig(n): return tf.div(tf.add(1,tf.exp(-n)),name="logsig")你也可以使用tf.assign去实现,如果你能理解assign的话 希望可以帮到你。

能够实现github上面有个yadlt。直接装这个。里面有dbn的

Python由于其易用性以及丰富的函数库,已经成为数学、自然科学和统计学的首选编程语言。Scikit-learn通过在现有Python包上构建——NumPy SciPy和matplotlib——服务于数学和自然科学。

深度学习开源工具 从数学上来讲,深度神经网络其实不复杂,我们定义不同的网络结构,比如层次之间怎么连接,每层有多少神经元,每层的激活函数是什么。前向算法非常简单,根据网络的定义计算就好了。

可以考虑使用Keras,python写的深度神经网络库,已经实现了绝大部分神经网络,如:RNN、GRU、LSTM,CNN,Pooling,Full-Connected,以及sigmoid、tanh、Relu、PRelu、SRelu等各种激活函数。并且采用TF/Theano作为后端计算引擎,自己本身拥有一套...

深度学习开源工具 从数学上来讲,深度神经网络其实不复杂,我们定义不同的网络结构,比如层次之间怎么连接,每层有多少神经元,每层的激活函数是什么。前向算法非常简单,根据网络的定义计算就好了。 而反向传播算法就比较复杂了,所以现在有很...

tensorflow自带很多激活函数可以用: tf.nn.relu() tf.nn.sigmoid() tf.nn.tanh() tf.nn.elu() tf.nn.bias_add() tf.nn.crelu() tf.nn.relu6() tf.nn.softplus() tf.nn.softsign() tf.nn.dropout() 这些都是可以替换的

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作

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