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使用TensorFlow实现二分类的方法示例
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文件大小: 116kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-01
详细说明：使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类，主要包括输入数据格式、隐藏层数的定义、损失函数的选择、优化函数的选择、输出层。下面通过numpy来随机生成一组数据，通过定义一种正负样本的区别，通过TensorFlow来构造一个神经网络来实现二分类。
一、神经网络结构
输入数据：定义输入一个二维数组（x1,x2），数据通过numpy来随机产生，将输出定义为0或1，如果x1+x2<1,则y为1，否则y为0。
隐藏层：定义两层隐藏层，隐藏层的参数为(2,3)，两行三列的矩阵，输入数据通过隐藏层之后，输出的数据为(1,3)，t通过矩阵之间的乘法运算可以获得输出数据。
损失函数：使用交叉熵作为神经
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