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文件大小: 220kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：单个神经元网络
简化表示
正向传播：W*X+B=y
W,B为参数，X为样本值，y为预测值，Y为标签值
反向传播：根据差值标签值Y-预测值y，对W和B进行相应的调整。
循环往复进行
softmax分类算法
得出分别为y1,y2,y3的概率
tensorflow代码：tf.nn.softmax(logits,name=None)
损失函数（即标注中差值的计算）
均值平方差
适用范围：输入为实数，无界的值
tensorflow代码：
MSE=tf.reduce_mean(tf.square(input_lables – output))
MSE=tf.reduce_mean(tf.pow(tf.su
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