Tensorflow中前向传播算法
来源:互联网 发布:伪娘 出柜 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 14:58
神经网络的前向传播算法主要构成部分:
1.神经网络的输入;
2.神经网络的连接结构;
3.每个神经元中的参数。
为剪切图,为表示前向传播过程
由输入层的取值推导隐藏层取值,再由隐藏层取值推导输出层取值。
通过矩阵乘法计算前向传播算法:
输入层为1*2的矩阵x=[x1,x2] ,而输入层和隐藏层的连接权值W为一个2*3的矩阵:w=[w1,w2,w3,w4,w5,w6];
则通过矩阵乘法得到隐藏层中三个节点所组成的向量取值:a=[x1*w1+x2*w4,x1*w2+x2*w5,x1*w3+x2*w6]
再通过前向传播算法得出输出层:隐藏层和输出层间连接的权值用3*1矩阵s=[s1,
s2,
s3]表示(为便于区分);
则由a*s得到输出层:[y]=[(x1*w1+x2*w4)*s1+(x1*w2+x2*w5)*s2+(x1*w3+x2*w6)*s3]
用tensorflow程序实现则用到tf.matmul()函数,表示为:
a=tf.matmul(x,w)
y=tf.matmul(a,s)
其中,tf.matmul()函数实现了矩阵乘法的功能。
- Tensorflow中前向传播算法
- TensorFlow前向传播
- 前向传播算法
- 神经网络前向传播算法
- 卷积神经网络(CNN)前向传播算法
- 卷积神经网络(CNN)前向传播算法
- 卷积神经网络(CNN)前向传播算法
- 卷积神经网络(CNN)前向传播算法
- 卷积神经网络(CNN)前向传播算法
- 卷积神经网络(CNN)前向传播算法
- 卷积神经网络(CNN)前向传播算法
- 通过placeholder实现前向传播算法
- 神经网络中前向传播和反向传播解析
- 神经网络-前向传播
- 深度学习系列(2):前向传播和后向传播算法
- 多层前馈神经网络的后向传播算法推导
- 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法
- 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法
- swift3.0 让方法参数可修改方法
- 任务扫描的架构设计
- iOS所有框架-Cocoatouch等
- mybatis 报字符不能转整型
- Abstract 抽象
- Tensorflow中前向传播算法
- 2762
- Android开机log分析
- 打怪【基础字符串】
- QDialog类参考
- java中集合类的详细介绍
- redis入门
- 2017.7.15. SPFA + 并查集
- C++:链表(初识链表)