模块化搭建神经网络（keras）搭建步骤import ：导入相关模块train、test：指定训练数据集的输入特征x_train和训练集的输入标签y_train，测试集的输入特征x_test和测试集的输入标签y_testmodel = tf.keras.models.Sequential：搭建网络结构，定义前向传播model.compile：配置训练参数，定义优化器、损失函数、评测指标等model

神经网络向量化多层神经网络是由单层神经网络叠加而成的，所以形成了成的概念，常见的多层神经网络由如下结构：输入层（Input Layer）：由众多神经元（Neuron）组成，用来接收输入信息，输入的信息成为输入向量输出层（Output Layer）：信息通过神经元链接传输、分析、权衡，形成输出结果，输出的信息称为输出向量隐藏层（Hidden Layer）：简称：“隐层”，是输入层和输出层之间众多神经

神经网络学习模型保存当我们搭建好神经网络的学习过程，传入训练数据进行训练，那么如何将训练完成的模型保存以备之后预测时直接使用呢？因此，在神经网络的训练框架中我们还需要定义模型的保存模块，使用tensorflow实现程序如下：saver = tf.train.Saaver()with tf.Session() as sess:for i in range(STEPS):if i%轮数 == 0: /

神经网络优化学习率(learning_rate)学习率表示的是神经网络参数更新的幅度：Wn+1=Wn−learning_rate∗▽Wn+1 = Wn - learning\_rate*▽Wn+1=Wn−learning_rate∗▽其中，Wn+1表示更新后的参数，Wn表示当前参数，learning_rate即定义的学习率值，▽表示损失函数的梯度（导数）。学习率在某种程度上代表了神经网络训练中信息

多层神经网络单样本神经网络第一层：Z[1]=W[1]∗X+b[1]Z^{[1]}=W^{[1]}*X+b^{[1]}Z[1]=W[1]∗X+b[1]各矩阵维度：Z[1]:(n[1],1):(3,1)X:(n[0],1):(2,1)W[1]:(n[1],n[0]):(3,2)b[1]:(n[1],1):(3,1)Z^{[1]}: (n^{[1]},1):(3,1)\\X:(n^{[0]},1):(2

神经网络学习人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经元的概念神经元是神经网络中最基本的结构，也可以

搭建神经网络准备准备阶段包括常量定义、构建输入数据集等。import tensorflow as tfimport numpy as npBATCH_SIZE = 8seed = 23455//构造输入数据rng = np.random.RandomState(seed)X = rng.rand(32,2)Y = [[int(x0 + x1 < 1)] for (x0,x1) in X]pr

tensorflow加载词嵌入模型

神经网络学习人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经元的概念神经元是神经网络中最基本的结构，也可以

模型评价指标（准确率、精度、召回率）机器学习中我们常常使用准确率、精度、召回率三大指标评价一个模型训练的好坏，那么这三大参数分别代表什么意义？在介绍评价指标前，需要先明确几个计算指标：真正例（True Positive，TP）：模型将测试样本中True类型的样本预测为True的样本数量假负例（False Negative，FN）：模型将测试样本中True类型的样本预测为False的样本数量假正例（