神经网络快速搭建之一站式访问

快速搭建人工神经网络

一、简单概念综述

1.1、本文涉及内容

注：这里主要从实际问题出发，从代码的角度来看，关于具体的理论问题的探讨，读者可以参见我的其他系列的文章讲解。


- 从实际问题出发，搭建原始神经网络

• 神经网络优化
  
  • 从损失函数上来看
  • 从学习率上来看
  • 从滑动平均上来看
  • 从正则化上来看

1.2、实际问题的抛出

• 本文下面所要涉及到的内容均建立在更好的解决这个实际问题的基础上。
  
  
• 问题描述如下：
  
  • 预测酸奶日 销量 y，x1和 x2是影响日销量的两个因素。 是影响日销量的两个因素。
  • 应提前采集的数据有：一段时间内，每日的 x1 因素、x2 因素和销量 y_。采集的数据尽量多。
  • 在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销。由于目前没有实际的数据集，所以我们手动生成一组数据集。可以使用 Tensorflow 中函数随机生成 x1、x2，制造标准答案 y_= x1 + x2，为了更好的体现显示世界中的不确定向因素，让数据更加真实，求和后我们还加了正负 0.05 的随机噪声。</