神经网络分类

人工神经网络是受生物神经网络启发的计算模型，它由大量称为神经元的高度互连的处理元素组成。

为特定的应用(例如模式识别或数据分类)配置了 ANN (人工神经网络)。

它可以从复杂或不精确的数据中得出含义。

它提取模式并检测过于复杂以至于人类或其他计算机技术都无法注意到的趋势。

转换函数

ANN (人工神经网络)的行为取决于权重和为单位指定的输入输出函数。此函数属于以下三个类别之一:

• 线性
• 阈值
• Sigoid

线性单位    -  输出与线性单位的总加权输出成比例。

阈值            - 根据总输入是大于还是小于某个阈值，将输出设置为两个级别之一。

sigmoid    -  输出随着输入的变化而连续变化，但不是线性变化。sigmoid单位比线性或阈值单位与真实神经元具有更大的相似性，但必须将这三个单位视为近似值。

下面是无涯教程用来对神经网络进行分类的代码。

首先，创建了一个激活函数，因此必须将其绘制为POPC并创建S型函数，这是一个轻松的激活函数，需要Z来制作S型函数。

然后，进行继承sigmoid。因此，让看一个分类示例，sikat learning具有有用的函数，可以创建数据集。然后在其中创建了几个斑点，可以对其进行分类。因此，必须创建50个样本，并将要素数量设置为要产生两个斑点的状态，所以这只是一个二进制分类问题。

现在，无涯教程必须创建列0中所有行的要素散布图，因此，如果对两个不同的Blob进行散布图并能够对这两个高度可分离的类进行分类。

链接：https://www.learnfk.comhttps://www.learnfk.com/tensorflow/classification-of-neural-network-in-tensorflow.html

来源：LearnFk无涯教程网

在这里，将建立一个1的矩阵，即一个1到2的矩阵。然后，将其传递到S型函数中，即S型，因为在根据正或负对它们进行分类时，对无涯教程来说输出的必然是0或1。

因此，现在无涯教程能够成功地将图形对象的占位符变量激活函数用于衰退，并能够执行非常简单的分类。希望不久后，知道如何手动执行此操作，这将使学习张量流变得更加轻松，并且可以轻松地使用TensorFlow执行所有基本函数。