TensorFlow:实战Google深度学习框架 第一版中的错误

最新推荐文章于 2023-09-12 09:13:26 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Qhj_Miracle/article/details/85171990
本文详细解析了神经网络的前向传播算法，并通过图示直观展示了算法流程。特别指出在第一版书籍中关于权重矩阵W(2)角标的错误，提醒读者注意对比第二版内容进行修正。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

图3-6  神经网络前向传播算法示意图        aW那里有问题，拿第二版书对比了一下，第一版中W(2)角标有误

 

anaconda安装tensorflow1版本
黎木的博客
07-01 5788
【注】anaconda自带python版本为3.7，如果直接在anaconda prompt 命令窗口中在base环境下用pip install tensorflow则直接安装最新2.2.2版本的tensorflow 由于自己需要用到1.x版本的tensorflow，所以在anaconda中创建新的虚拟环境安装其他版本的tensorflow 1.创建虚拟环境 打开anaconda prompt 窗口，输入 conda create -n tensorflow python=3.8 注：-n后面的
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Tensorflow实战Google深度学习框架 勘误
sunflower_sara的机器学习园地
06-06 828
1.tf.initialize_all_variables更新为tf.global_variables_initializer()2.print sess, xxx 使用需要加括号print(sess,xxx)
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yy_nju的专栏
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《TensorFlow实战Google深度学习架构》——MNIST数字识别问题勘误
yy_nju的专栏
08-09 667
最近在学习《TensorFlow实战Google深度学习架构》这本书，上面的代码大部分都跑不通，真是一言难尽啊... 搜了好多资料，好容易把MNIST数字识别问题这段代码改好了，自己写个笔记纪念一下吧。 ----------------------------------------- # 导入必要的库 import tensorflow as tf import os from tens...
TensorFlow：实战Google深度学习框架第二版——第四章
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02-13 1314
目录 第四章——深层神经网络 4.1深度学习与深层神经网络 4.1.1线性模型的局限性 4.1.2激活函数实现去线性化 4.1.3多层网络解决异或问题 4.2损失函数定义 4.2.1经典损失函数 分类问题 回归问题 4.2.2自定义损失函数 4.3神经网络优化算法 4.4神经网络进一步优化 4.4.1学习率的设置——指数衰减学习率 4.4.2过拟合问题 4.4.3滑动...
TensorFlow：实战Google深度学习框架第二版——第六章
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03-18 918
第六章——图像识别与卷积神经网络 6.1 图像识别问题简介及经典数据集 第五章用到的MNIST手写体识别数据集。 CIFAR 数据集就是一个影响力很大的图像分类数据集。CIFAR 数据集分为了 CIFAR-10 和 CIFAR-100 两个问题，它们都是图像词典项目（Visual Dictionary）中 800 万张图片的一个子集。 CIFAR 数据集中的图片为 32×32 的彩色图片，每...
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