LeavingBook的博客

目录1深度学习与深层神经网络1.1 线性模型的局限性1.2 激活函数实现去线性化2 损失函数的定义1深度学习与深层神经网络1.1 线性模型的局限性在线性可分的问题中，线性模型的表现效果非常好，但是对于线性不可分问题，线性模型的表现并不是很好。因此对于线性不可分问题，线性模型存在局限性。1.2 激活函数实现去线性化如果将每一个神经元的输出都通过一个非线性函数，那么整个网络的模型就不再是线性的，这个非线性函数就是激活函数。常用的激活函数有sigmoid函数、relu函数和tanh函数，函数的表达式和

目录1 Tensorflow计算模型——计算图1.1 计算图的概念1.2 计算图的使用2 TensorFlow 数据模型——张量2.1 张量的概念2.2 张量的使用3 TensorFlow 运行模型——会话1 Tensorflow计算模型——计算图1.1 计算图的概念Tensorflow中有两个很重要的概念。Tensor体现了数据结构，该结构就是张量，在Tensorflow中可以理解为多维数组。Flow体现了它的计算模型，Flow就是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。Tens