神經網路之全連線層(線性層)

2022-06-22 23:30:13 字數 1635 閱讀 4035

對於神經網路的全連線層,前面已經使用矩陣的運算方式實現過,本篇將引入tensorflow中層的概念, 正式使用deep learning相關的api搭建乙個全連線神經網路。下面是全連線神經網路的結構圖

其中,x1,x2,x3為輸入,a1,a2,a3為輸出,運算關係如下:

x1,x2,x3所在的層叫神經網路的輸入層,a1,a2,a3所在的層叫神經網路的輸出層,如果兩層中間還有若干層,那麼中間的這些層叫做隱藏層。

那麼,如何使用tensorflow去建立這樣的層呢?其實非常簡單,只需要呼叫tf.keras.layers api即可,示例如下:

#

模擬生成四張 28*28的資料

x = tf.random.normal([4,784])

#搭建全連層,引數代表神經元個數

net = tf.keras.layers.dense(512)

#將x餵入net層,得到輸出層

#只是宣告層結構並不會完成w和b的建立

print

(net.get_weights(),net.weights)

#使用build函式建立層

如果要實現多層的巢狀,又該怎麼做呢?示例如下:

x = tf.random.normal([2,3])

model =keras.sequential([

keras.layers.dense(2,activation='

relu'),

keras.layers.dense(2,activation='

relu'),

keras.layers.dense(2)

])model.build(input_shape=[none,3])

#summary用來顯示網路具體資訊,相當於print

model.summary()

#通過下面的語句可以檢視所有的w和b

卷積神經網路 全連線層

全連線層 全連線層與卷積層 全連線層與gap 全域性平均池化層 1 2 3 全連線層一般會把卷積輸出的二維特徵圖轉化為一維的乙個向量,全連線層的每乙個節點都與上一層的每個節點連線,是把前一層的輸出特徵都綜合起來,所以該層的權值引數是最多的。作用 全連線網路的作用就是將最後一層卷積得到的feature...

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