Trung tâm cá nhân
cuốn sách gpt4 ai đã làm

python - Chia sẻ trọng lượng trong Tensorflow

In lại Tác giả: Vũ trụ không gian Thời gian cập nhật: 2023-11-03 14:57:14 26 4
mua khóa gpt4 Nike

Tôi đang cố gắng triển khai kiến ​​trúc sau:Lớp mạng lưới thần kinh đối xứng

Tôi đang chuyển đầu vào được nối

[xy]

Đi sâu vào mạng nơ-ron, lớp đầu tiên cần phải đối xứng như gợi ý trong hình, lớp này có N_HIDDEN nơ-ron. Tôi bắt đầu với thiết lập sau:

đầu vào = tf.placeholder('float', [Không, 2*NUM_FEATURES])
trọng số = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[2*NUM_FEATURES, N_HIDDEN], minval=-0.0001, maxval=0.0001, dtype=tf.float32))

ẩn = tf.matmul (đầu vào, trọng số)

Tuy nhiên, đoạn mã trên không đối xứng như hình ảnh hiển thị. Nếu tôi đặt trọng số bằng một nửa kích thước thì tôi phải nhân x và y tương ứng. 

trọng số = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[NUM_FEATURES, N_HIDDEN], minval=-0,0001, maxval=0,0001, dtype=tf.float32))

Cách chia sẻ các nơ-ron x_k và y_k trong tensorflow là gì?

câu trả lời hay nhất

Tôi không chắc liệu có sự hiểu lầm nào về cách Tensorflow triển khai các mạng thần kinh như của bạn hay không. Như trong hình, các tế bào thần kinh không được xác định rõ ràng. CHÀO Và CHÀO' Thể hiện dưới dạng hoạt động.
Trong trường hợp của bạn, bạn có thể chuyển đổi từng h coi là x1 * v_x1 + x2 * v_x2 + ...,Tổng của y1 * v_y1 + y2 * v_y2 +... Và b.

Trong mã, nó có thể được thực hiện như sau:

input_x = tf.placeholder('float', [Không có, NUM_FEATURES])
input_y = tf.placeholder('float', [Không có, NUM_FEATURES])

trọng_x = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[NUM_FEATURES, N_HIDDEN], dtype=tf.float32)) # v_x
trọng_y_y = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[NUM_FEATURES, N_HIDDEN], dtype=tf.float32)) # v_y
thiên vị = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[N_HIDDEN], dtype=tf.float32))

Hidden_x = tf.matmul(input_x,weights_x)
Hidden_y = tf.matmul(input_y,weights_y)

h = tf.add(hidden_x,hidden_y)
h = tf.add(h, thiên vị)

batch_size = 5
x = np.random.normal(size = [batch_size, NUM_FEATURES])
y = np.random.normal(size = [batch_size, NUM_FEATURES])

phiên = tf.InteractiveSession()
session.run(tf.global_variables_initializer())

session.run(h, Feed_dict = {input_x : x, input_y : y})


Bất cứ khi nào chạyhnode, nó tương đương với việc tính toán tất cả các node trong ảnhCHÀO.
Vì vậy, không cần phải nối dữ liệu để làm cho nó đối xứng.
Việc sử dụng hai phần giữ chỗ riêng biệt cho các loại đầu vào khác nhau sẽ giúp bạn hiểu cách hoạt động của mạng dễ dàng hơn. Và trọng lượng cũng có thể được tách ra. Trong hình ảnh của bạn, chúng cũng có các nhãn khác nhau:v_x Và v_y.

希望对您有所帮助!

Về việc chia sẻ trọng lượng trong python - Tensorflow, chúng tôi đã tìm thấy một câu hỏi tương tự trên Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/45438403/

26 4 0
Bài viết khuyến nghị: ssl - 服务器 SSL 不完整链(Inmotion 服务器)
Bài viết khuyến nghị: android — Tạo chú giải hai dòng trong cốt truyện Bo mạch
Bài viết khuyến nghị: c# - Có vấn đề hiển thị văn bản khi vẽ các điều khiển bị quá tải trong c#
Bài viết khuyến nghị: ruby-on-rails - lỗi bash cập nhật Ruby trên Rails
không gian vũ trụ
Hồ sơ

Tôi là một lập trình viên xuất sắc, rất giỏi!

Nhận phiếu giảm giá taxi Didi miễn phí
Phiếu giảm giá taxi Didi
Các bài viết phổ biến trên toàn bộ trang web
Chứng chỉ ICP Bắc Kinh số 000000
Hợp tác quảng cáo: 1813099741@qq.com 6ren.com
Xem sitemap của VNExpress