摘要:
前向传播就是搭建模型的计算过程,让模型具有推理能力,可以针对一组输入给出相应的输出。我的理解:相当于自控中的前向通道,就是输入x和输出y中对应的计算过程; 如上图所示: 输入层:输入X为体积和重量,那么对应的数学可以认为X为1行2列的矩阵; 隐藏层:a;a为一个1行3列的矩阵;故对应的W1可以看出是 阅读全文
posted @ 2019-05-27 09:25
浮沉沉浮
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摘要:
张量:基于 Tensorflow 的 NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。 张量:张量就是多维数组(列表),用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量,表示一个单独的数; 举例 S=123 1 阶张量称作向量,表示一个一维数组; 举例 V 阅读全文
posted @ 2019-05-27 08:57
浮沉沉浮
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