我是tensorflow的新手。我正在使用tensorflow构建一个3层神经网络(只有一个隐藏层)，并且我想将一个自定义激活函数应用到它的隐藏层。output = tf.matmul(np.transpose(layer_2).astype(np.float32), weights['w'])
return output 我想把它转换成一些适合tensorflow和它的
浏览 27提问于2019-04-09得票数 0
希望了解如何使用python中的tensorflow为具有两个可学习参数的神经网络定义用户定义的激活函数。谢谢
浏览 1提问于2021-06-03得票数 1
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我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类变量的组合)建立一个多元线性回归模型。 如果我使用人工神经网络(ANN)来构建一个进行预测的模型，这是多元线性回归模型还是深度学习模型？如果我可以使用ann来构建多元线性回归模型，我会感到困惑。
浏览 47提问于2019-01-24得票数 0
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我需要删除神经网络的近零权重，以便参数分布远离零点。nearzero weights and weight-scaling 我在这篇论文中遇到了问题：https://ieeexplore.ieee.org/document/7544366 我想知道如何在我的PyTorch/TensorFlow程序中实现这一点，例如使用自定义激活层？或者定义一个损失函数来惩罚接近于零的
浏览 25提问于2021-04-09得票数 0
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有一个具有1000个输入的标量函数F。我想训练一个模型来预测给定输入的F。然而，在训练数据集中，我们只知道F相对于每个输入的导数，而不知道F本身的值。如何在tensorflow或pytorch中构建具有此限制的神经网络
浏览 22提问于2021-05-08得票数 2
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我正在制作一个用于时间序列数据分析的机器学习程序，使用NEAT可以帮助我完成这项工作。我不久前才开始学习TensorFlow，但似乎TensorFlow中的计算图通常是固定的。TensorFlow中是否有工具可以帮助构建动态进化的神经网络？或者像Pytorch这样的东西会是更好的选择？谢谢。
浏览 10提问于2018-09-12得票数 7
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多激活函数组成的神经网络
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我正在使用sknn软件包来构建一个神经网络。为了优化我使用的数据集的神经网络参数，我使用了一种进化算法。由于这个包允许我构建一个神经网络，其中每个层都有一个不同的激活函数，我想知道这是否是一个实际的选择，还是每个网络只使用一个激活函数？在神经网络中是否具有多重激活功能，对神经网络</e
浏览 4提问于2016-06-21得票数 5
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我使用Python和Tensorflow构建了一个自动编码器。为了构建自动编码器，我使用了Tensorflow教程，介绍如何构建自动编码器来读取手写数字上的MNIST数据集。我用它来寻找CGRA组合的特性。
到目前为止，我对“自动编码器代码”进行了结构调整，使其能够在自己的数据上使用。我找到了一些特性，并且已经成功地重建了输入，直到出现了某种错误。现在，我尝试使用自动编码器的权重，初始化一个参数类似于我的自动编码器<
浏览 0提问于2017-01-31得票数 2
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我使用过Torch，Tensorflow和sknn，发现了它们在机制设计、语法、环境要求、速度性能方面的主要差异，但是，我想知道当神经网络有完全相同的设置时，这些库之间是否有什么不同？换句话说，当网络本身具有相同的设置(层数、层类型、退出、激活、目标函数等)时，使用不同的实现来构建网络，性能(比如分类任务的准确性)会不会有所不同？
非常感谢。
浏览 4提问于2016-11-22得票数 0
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我想在tensorflow中实现一个自定义的激活函数。这个激活函数的思想是，它应该知道它有多线性。使用以下函数。
tanh(x*w)/w for w!但是，我不知道如何在tensorflow中实现这一点。
浏览 0提问于2021-06-06得票数 1
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起初，这个问题不是关于编程本身，而是关于CNN架构背后的一些逻辑。我理解每个层是如何工作的，但我唯一的问题是:分离ReLU和卷积层是否有意义？我的意思是，一个ConvLayer是否可以通过使用反向传播来工作和更新它的权重，而不需要一个ReLU呢？
ConvLayer ->完全连接的转换(将3D输出转换为一维)。
浏览 5提问于2017-05-20得票数 1
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二值化神经网络的激活函数
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我试图用keras和tensorflow实现一个二值化的神经网络。以下是我的当前代码：from tensorflow import kerasfrom keras.utils.vis_utilsepochs=5)print(test_loss, test_acc)
我目前使用
浏览 0提问于2020-08-09得票数 1
1回答
批量标准化，是还是不是？
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我使用Tensorflow 1.14.0和Keras 2.2.4。以下代码实现了一个简单的神经网络：np.random.seed(1)random.seed(2)问题：为什么批处理规范化不能帮助？有什么可以更改的吗?这样批处理规
浏览 2提问于2019-10-29得票数 6
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我想特别知道如何使神经网络中的神经元被激活(每个神经元在激活函数之后的输出)。
在Tensorflow 2的模型推理中，当我给出输入时，如何才能得到序列模型中所有神经元的激活？
浏览 4提问于2021-03-10得票数 3
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神经网络的非线性回归
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我可以很容易地用LinearRegression从sklearn，但我希望能够实现这一多元样本，如果我不知道是否函数是log/exp/poly/等等。谢谢！阿什坎
浏览 3提问于2021-01-03得票数 1
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(PReLU)是一种有趣的、广泛应用的激活函数。似乎Tensorflow ()不提供PReLU。我知道高级库，如和，都有它的实现。
我想知道如何在PReLU中实现Tensorflow
浏览 32提问于2016-10-11得票数 9
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我刚刚开始学习神经网络，以便从cs231中深入学习。我试图在Python中实现神经网络。我正在考虑使用Tensorflow或scikit-学习。对于这个应用程序，这些库的优点和缺点是什么？
浏览 0提问于2018-08-12得票数 10
我正在尝试使用keras构建一个简单的单层LSTM神经网络，它有一个带有一个神经元的Dense()输出层(用于回归)。我已经看到你可以选择激活函数和循环激活。如何在</e
浏览 0提问于2017-08-22得票数 2
为什么我们在神经网络中通常使用有限范围的激活函数？例如：tanh激活函数具有范围[-1, 1]
( Q1)假设我使用了其他非线性激活函数，比如f(x)=x^2，它没有任何有限的范围，那么在训练这样的神经网络时会有什么潜在的问题呢( Q2)假设我在<
浏览 0提问于2019-11-08得票数 3
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我熟悉Keras，在Keras中，我们需要根据需要在输出层中添加激活函数，但是在学习Tensorflow时，我发现输出层没有添加激活函数。
有人能解释一下这背后的原因吗。
浏览 4提问于2019-03-11得票数 0
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