Qistar_Eva的博客

利用TensorFLow实现第一个简单的神经网络 #encoding:utf-8 import tensorflow as tf # NumPy生成模拟数据集 from numpy.random import RandomState # 定义训练数据batch大小 batch_size = 8 # 定义神经网络的参数, w1 = tf.Variable( tf.random_normal(

一，经典损失函数 交叉熵是一个信息论中的概念，它原本是用力啊估算平均编码长度的。在解决分类问题中，交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是使用比较广的一种损失函数。给定两个概率分布ｐ和ｑ，通过ｑ来表示ｐ的交叉熵为： 注意的是，交叉熵酷话的是两个概率分布之间的距离，然而神经网络的输出却不一定是一个概率分布。概率分布刻画了不同事件发生的概率。把神经网络前向传播得到的结果变成概率分布，Soft

3.1 TensorFlow计算模型——计算图          Tensor：是张量,可以简单理解为多维数组，相当于表明了数据结构          Flow：是流，表达张量之间通过计算相互转化的过程，相当于计算模型          TensorFlow中每个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述的计算之间的依赖关系          TensorFLow程序一般可以分为两个阶段，第一阶...