神经网络设计用MATLAB设计BP神经网络时,inputbias=net.b{2}和 inputbias=net.b{1}对结果有什么影响?二者有什么区别?
神经网络设计 时间:2021-08-03 阅读:(
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如何用Tensorflow 快速搭建神经网络
在MNIST数据集上,搭建一个简单神经网络结构,一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。
在训练神经网络的时候,使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。
程序将计算神经网络前向传播的部分单独定义一个函数inference,训练部分定义一个train函数,再定义一个主函数main。
二、分析与改进设计
1. 程序分析改进
第一,计算前向传播的函数inference中需要将所有的变量以参数的形式传入函数,当神经网络结构变得更加复杂、参数更多的时候,程序的可读性将变得非常差。
第二,在程序退出时,训练好的模型就无法再利用,且大型神经网络的训练时间都比较长,在训练过程中需要每隔一段时间保存一次模型训练的中间结果,这样如果在训练过程中程序死机,死机前的最新的模型参数仍能保留,杜绝了时间和资源的浪费。
第三,将训练和测试分成两个独立的程序,将训练和测试都会用到的前向传播的过程抽象成单独的库函数。
这样就保证了在训练和预测两个过程中所调用的前向传播计7a686964616fe78988e69d8331333363386166算程序是一致的。
2. 改进后程序设计
mnist_inference.py
该文件中定义了神经网络的前向传播过程,其中的多次用到的weights定义过程又单独定义成函数。
通过tf.get_variable函数来获取变量,在神经网络训练时创建这些变量,在测试时会通过保存的模型加载这些变量的取值,而且可以在变量加载时将滑动平均值重命名。
所以可以直接通过同样的名字在训练时使用变量自身,在测试时使用变量的滑动平均值。
mnist_train.py
该程序给出了神经网络的完整训练过程。
mnist_eval.py
在滑动平均模型上做测试。
通过tf.train.get_checkpoint_state(mnist_train.MODEL_SAVE_PATH)获取最新模型的文件名,实际是获取checkpoint文件的所有内容。
BP神经网络的Matlab编程
#include<stdio.h>
#include<conio.h>
#define RUN 1
void swap(int *a, int *b)
{
int temp;
temp = *a;
*a = *b;
*b = temp;
}
void change(int *p)
{
int i;
int j;
int *pmax = p, *pmin = p;
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
if (*pmax < *(p + 5*i + j))
{
pmax = (p + 5*i + j);
}
if (*pmin > *(p + 5*i + j))
{
pmin = (p + 5*i + j);
}
}
}
swap(pmin, p);
swap(pmax, (p + 12));
#if RUN
printf("%d %d
", *p, *(p + 12));
#endif
pmin = (p + 1);
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
if (*pmin > *(p + 5*i + j) && (i != 0 || j != 0))
{
pmin = (p + 5*i + j);
}
}
}
swap(pmin, (p + 4));
#if RUN
printf("%d
", *(p + 4));
#endif
pmin = (p + 1);
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
if (*pmin > *(p + 5*i + j) && (i != 0 || j != 0) && (i != 0 || j != 4))
{
pmin = (p + 5*i +j);
}
}
}
swap(pmin, (p + 5*4));
#if RUN
printf("%d
", *(p + 20));
#endif
pmin = (p + 1);
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
if (*pmin > *(p + 5*i + j) && (i != 0 || j != 0) && (i != 4 || j != 0) && (i != 0 || j != 4))
{
pmin = (p + 5*i + j);
}
}
}
swap(pmin, (p + 4*5 + 4));
#if RUN
printf("%d
", *(p + 24));
#endif
}
main()
{
int a[5][5];
int *p1 = &a[0][0];
int i, j;
printf("input the numbers:
");
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
scanf("%d", &a[i][j]);
}
}
change(p1);
printf("the new is:
");
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
printf("%d ", *(p1 + 5*i + j));
}
printf("
");
}
getch();
}BP神经网络的Matlab编程
#include<stdio.h>
#include<conio.h>
#define RUN 1
void swap(int *a, int *b)
{
int temp;
temp = *a;
*a = *b;
*b = temp;
}
void change(int *p)
{
int i;
int j;
int *pmax = p, *pmin = p;
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
if (*pmax < *(p + 5*i + j))
{
pmax = (p + 5*i + j);
}
if (*pmin > *(p + 5*i + j))
{
pmin = (p + 5*i + j);
}
}
}
swap(pmin, p);
swap(pmax, (p + 12));
#if RUN
printf("%d %d
", *p, *(p + 12));
#endif
pmin = (p + 1);
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
if (*pmin > *(p + 5*i + j) && (i != 0 || j != 0))
{
pmin = (p + 5*i + j);
}
}
}
swap(pmin, (p + 4));
#if RUN
printf("%d
", *(p + 4));
#endif
pmin = (p + 1);
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
if (*pmin > *(p + 5*i + j) && (i != 0 || j != 0) && (i != 0 || j != 4))
{
pmin = (p + 5*i +j);
}
}
}
swap(pmin, (p + 5*4));
#if RUN
printf("%d
", *(p + 20));
#endif
pmin = (p + 1);
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
if (*pmin > *(p + 5*i + j) && (i != 0 || j != 0) && (i != 4 || j != 0) && (i != 0 || j != 4))
{
pmin = (p + 5*i + j);
}
}
}
swap(pmin, (p + 4*5 + 4));
#if RUN
printf("%d
", *(p + 24));
#endif
}
main()
{
int a[5][5];
int *p1 = &a[0][0];
int i, j;
printf("input the numbers:
");
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
scanf("%d", &a[i][j]);
}
}
change(p1);
printf("the new is:
");
for (i = 0 ; i < 5 ; i++)
{
for (j = 0 ; j < 5 ; j++)
{
printf("%d ", *(p1 + 5*i + j));
}
printf("
");
}
getch();
}用MATLAB设计BP神经网络时,inputbias=net.b{2}和 inputbias=net.b{1}对结果有什么影响?二者有什么区别?
net.b是BP神经网络的阈值,你取1和2应该是输入层阈值与输出层阈值,我想你的输出结果是1维变量,所以2是1一个数,取1与输入层变量数应该相同的,更详细的建立你借本书看下阈值方面的。
祝好运
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