Tensorflow：如何创建新的神经元（Not perceptron neuron）

Question

因此，张量流在创建涉及感知器神经元的神经网络时非常有用。但是，如果想要使用新型神经元而不是经典的感知器神经元，这可能通过增加张量流代码来实现吗？我似乎无法找到答案。我知道这会改变前向传播和更多的数学计算，我愿意改变所有必要的区域。

我也知道我可以从头开始编写我需要的图层，以及我想到的神经元，但是tensorflow仍然具有GPU集成，因此人们可以看到它更理想地操纵他们的代码而不是创建我的代码从头开始拥有。

有没有人尝试过这个？我的目标是创建使用与经典感知器不同类型的神经元的神经网络结构。

如果有人知道张量流在哪里可以看到他们初始化感知器神经元的位置，我会非常感激！

编辑：

更具体地说，是否可以改变张量流中的代码以使用不同的神经元类型而不是感知器来调用张量模块：例如tf.layers？还是tf.nn？ （conv2D，batch-norm，max-pool等）。我可以搞清楚细节。我只需要知道在哪里（我确定它们是几个位置）我会为此更改代码。

Answer 1

  

然而，如果想要使用新型神经元而不是经典的感知器神经元，这是否可以通过增加张量流代码来实现呢？

是。 Tensorflow为您提供了定义计算图的可能性。然后它可以自动计算该梯度。不需要自己动手。这就是您以符号方式定义它的原因。您可能需要阅读whitepaper或从教程开始。