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利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法
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2020-09-20
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本篇文章主要介绍了利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
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利用利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法训练简单的二分类神经网络模型的方法
本篇文章主要介绍了利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给
大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
利用TensorFlow实现《神经网络与机器学习》一书中4.7模式分类练习
具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类。
使用到的工具使用到的工具:
python3.5 tensorflow1.2.1 numpy matplotlib
1.产生双月环数据集产生双月环数据集
def produceData(r,w,d,num):
r1 = r-w/2
r2 = r+w/2
#上半圆
theta1 = np.random.uniform(0, np.pi ,num)
X_Col1 = np.random.uniform( r1*np.cos(theta1),r2*np.cos(theta1),num)[:, np.newaxis]
X_Row1 = np.random.uniform(r1*np.sin(theta1),r2*np.sin(theta1),num)[:, np.newaxis]
Y_label1 = np.ones(num) #类别标签为1
#下半圆
theta2 = np.random.uniform(-np.pi, 0 ,num)
X_Col2 = (np.random.uniform( r1*np.cos(theta2),r2*np.cos(theta2),num) + r)[:, np.newaxis]
X_Row2 = (np.random.uniform(r1 * np.sin(theta2), r2 * np.sin(theta2), num) -d)[:,np.newaxis]
Y_label2 = -np.ones(num) #类别标签为-1,注意:由于采取双曲正切函数作为激活函数,类别标签不能为0
#合并
X_Col = np.vstack((X_Col1, X_Col2))
X_Row = np.vstack((X_Row1, X_Row2))
X = np.hstack((X_Col, X_Row))
Y_label = np.hstack((Y_label1,Y_label2))
Y_label.shape = (num*2 , 1)
return X,Y_label
其中r为月环半径,w为月环宽度,d为上下月环距离(与书中一致)
2.利用利用TensorFlow搭建神经网络模型搭建神经网络模型
2.1 神经网络层添加
def add_layer(layername,inputs, in_size, out_size, activation_function=None):
# add one more layer and return the output of this layer
with tf.variable_scope(layername,reuse=None):
Weights = tf.get_variable("weights",shape=[in_size, out_size],
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
biases = tf.get_variable("biases", shape=[1, out_size],
initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1))
Wx_plus_b = tf.matmul(inputs, Weights) + biases
if activation_function is None:
outputs = Wx_plus_b
else:
outputs = activation_function(Wx_plus_b)
return outputs
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