摘要：
神经元模型 常用的激活函数（激励函数）： 神经网络（NN）复杂度：多用神经网络层数和神经网络参数个数来表示 层数 = 隐藏层层数+1个输出层 参数个数 = 总W（权重） + 总B（偏置） 比如 损失函数（loss）：预测值y 和已知答案y_ 的差距 神经网络优化目标：使损失函数loss 达到最小 常 阅读全文
posted @ 2018-05-12 22:42
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摘要：
最终得到结果： 阅读全文
posted @ 2018-05-12 21:46
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摘要：
其中 最为常用的优化器是 GradientDescentOptimizer 梯度下降优化器 例子： 得出结果： 总结： 搭建神经网络的的步骤：准备、前传、反传、迭代 准备： import 定义常量 生成/导入数据集 前向传播： 定义输入、参数、输出 如上例子的 x,y w1,w2 a,result 阅读全文
posted @ 2018-05-12 19:55
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摘要：
其中 tf.random_normal是正太分布 除了这个 还有tf.truncated_normal:去掉过大偏离点（大于2个标准差）的正态分布 tf.random_uniform:平均分布 [2,3]是生成2x3的矩阵 stddev是标准差 mean是均值 seed是随机数种子 构造其余量的方法 阅读全文
posted @ 2018-05-12 17:46
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摘要：
张量(tensor)：即多为数组/列表 阶：即为张量的维数 张量可以表示0阶到n阶的多维数组 例子： 得到结果 Tensor("add:0", shape=(2,), dtype=float32) 计算图（Graph）：搭建神经网络的计算过程，只搭建，不运算，运算在会话（Session）里 （计算图 阅读全文
posted @ 2018-05-12 17:03
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