對於神經網路的全連線層，前面已經使用矩陣的運算方式實現過，本篇將引入tensorflow中層的概念， 正式使用deep learning相關的api搭建乙個全連線神經網路。下面是全連線神經網路的結構圖
其中，x1,x2,x3為輸入，a1,a2,a3為輸出，運算關係如下：
x1,x2,x3所在的層叫神經網路的輸入層，a1,a2,a3所在的層叫神經網路的輸出層，如果兩層中間還有若干層，那麼中間的這些層叫做隱藏層。
那麼，如何使用tensorflow去建立這樣的層呢？其實非常簡單，只需要呼叫tf.keras.layers api即可，示例如下：
#模擬生成四張 28*28的資料
x = tf.random.normal([4,784])
#搭建全連層，引數代表神經元個數
net = tf.keras.layers.dense(512)
#將x餵入net層，得到輸出層
#只是宣告層結構並不會完成w和b的建立
(net.get_weights(),net.weights)
#使用build函式建立層
如果要實現多層的巢狀，又該怎麼做呢？示例如下：
x = tf.random.normal([2,3])model =keras.sequential([
keras.layers.dense(2,activation='
relu'),
keras.layers.dense(2,activation='
relu'),
keras.layers.dense(2)
])model.build(input_shape=[none,3])
#summary用來顯示網路具體資訊，相當於print
model.summary()
#通過下面的語句可以檢視所有的w和b
卷積神經網路 全連線層
全連線層 全連線層與卷積層 全連線層與gap 全域性平均池化層 1 2 3 全連線層一般會把卷積輸出的二維特徵圖轉化為一維的乙個向量，全連線層的每乙個節點都與上一層的每個節點連線，是把前一層的輸出特徵都綜合起來，所以該層的權值引數是最多的。作用 全連線網路的作用就是將最後一層卷積得到的feature...
pytorch神經網路之卷積層與全連線層引數的設定
當使用pytorch寫網路結構的時候，本人發現在卷積層與第乙個全連線層的全連線層的input features不知道該寫多少？一開始本人的做法是對著pytorch官網的公式推，但是總是算錯。後來發現，寫完卷積層後可以根據模擬神經網路的前向傳播得出這個。全連線層的input features是多少。首...
卷積神經網路中的 「全連線層」
對 n 1 層和 n 層而言，n 1 層的任意乙個節點，都和第 n 層所有節點有連線 即第n層節點都和第n 1層節點相連線 即第n層的每個節點在進行計算的時候，啟用函式的輸入是n 1層所有節點的加權。像下面的中間層就是全連線方式 以上圖為例，我們仔細看上圖全連線層的結構，全連線層中的每一層是由許多神...