文件名称:
tensorflow入门之训练简单的神经网络方法
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文件大小: 82kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：这几天开始学tensorflow，先来做一下学习记录
一.神经网络解决问题步骤：
1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入。也就是说要对数据集进行特征工程，然后知道每个样本的特征维度，以此来定义输入神经元的个数。
2.定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入得到输出。也就是说定义输入层，隐藏层以及输出层。
3.通过训练数据来调整神经网络中的参数取值，这是训练神经网络的过程。一般来说要定义模型的损失函数，以及参数优化的方法，如交叉熵损失函数和梯度下降法调优等。
4.利用训练好的模型预测未知的数据。也就是评估模型的好坏。
二.训练简单的向前传播神经网络
一下训练
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