【源码】基于TensorFlow的神经网络应用

项目简介

本项目是基于TensorFlow框架的神经网络应用集合，可实现多种机器学习任务，如函数拟合、手写数字识别等。项目涉及传统神经网络和卷积神经网络（CNN）的应用，还运用了Dropout技术来抑制过拟合。

项目的主要特性和功能

1. 函数拟合：使用传统神经网络拟合二次函数 y = 0.1x^2 + 0.5，通过TensorFlow实现两层神经网络，训练时可视化拟合曲线变化。
2. 手写数字识别：采用传统神经网络和卷积神经网络（CNN）实现MNIST数据集的数字识别，CNN有addlayer写法和definelayer写法两种实现方式，使用Dropout技术抑制过拟合，提升模型泛化能力。
3. 强化学习总结：提供强化学习理论部分的总结和分享，助于理解强化学习基本概念和应用。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装TensorFlow库：pip install tensorflow。
• 安装其他依赖库：pip install numpy matplotlib。

下载源码

已假设用户下载了本项目的源码文件。

运行代码

• 打开终端或命令行，进入项目目录。
• 运行相应的Python文件，例如：python ANN_fitting_0.1x^2+05.py。
• 根据需要运行其他文件，如classification_minist.py、Classsification_minist_addlayer_cnn.py等。

查看结果

• 训练过程中，代码会输出训练的损失值和准确率。
• 对于函数拟合任务，训练过程中会绘制拟合曲线变化图。
• 对于手写数字识别任务，训练完成后可以查看模型在测试集上的准确率。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】