1.5简单神经网络实现过程全览

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    1.4神经网络实现鸢尾花分类 import tensorflow as tf from sklearn import datasets import pandas as pd import numpy ...

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    1.2常用函数 本节目标:掌握在建立和操作神经网络过程中常用的函数 # 常用函数 import tensorflow as tf import numpy as np # 强制Tensor的数据类型转 ...

  3. tensorflow2.0学习笔记第一章第一节

    一.简单的神经网络实现过程 1.1张量的生成 # 创建一个张量 #tf.constant(张量内容,dtpye=数据类型(可选)) import tensorflow as tf import num ...

  4. tensorflow2.0学习笔记第一章第三节

    1.3鸢尾花数据读入 # 从sklearn包datasets读入数据 from sklearn import datasets from pandas import DataFrame import ...

  5. tensorflow2.0学习笔记第二章第四节

    2.4损失函数损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距 nn优化目标:loss最小->-mse -自定义 -ce(cross entropy)均方误差mse:MSE(y_,y) ...

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    2.1预备知识 # 条件判断tf.where(条件语句,真返回A,假返回B) import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.c ...

  7. tensorflow2.0学习笔记第二章第二节

    2.2复杂度和学习率 指数衰减学习率可以先用较大的学习率,快速得到较优解,然后逐步减少学习率,使得模型在训练后期稳定指数衰减学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减率^(当前轮数/多少轮衰减一次) 空间 ...

  8. tensorflow2.0学习笔记第二章第三节

    2.3激活函数sigmoid函数 f(x)= 1/(1 + e^-x)tf.nn.sigmoid(x)特点:(1)求导后的数值在0-0.25之间,链式相乘之后容易使得值趋近于0,形成梯度消失 (2)输 ...

  9. PRML学习笔记第一章

    [转] PRML笔记 - 1.1介绍 模式识别的目标 自动从数据中发现潜在规律,以利用这些规律做后续操作,如数据分类等. 模型选择和参数调节 类似的一族规律通常可以以一种模型的形式为表达,选择合适模型 ...

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