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Cora数据集(引文网络)由机器学习论文组成，是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集。该数据集共2708个样本点，每个样本点都是一篇科学论文，所有样本点被分为8个类别，类别分别是：1）基于案例；2）遗传算法；3）神经网络；4）概率方法；5）强化学习；6）规则学习；7）理论每篇论文都由一个1433维的词向量表示，所以，每个样本点具有1433个特征。词向量的每个元素都对应一个词，且该元素只有0或1两个取值。取0表示该元素对应的词不在论文中，取1表示在论文中。所有的词来源于一个具有1433个词的字典。每篇论文

一．数据类型List：对于list里面的数据没有类型限制，如[1 , 1.2 , ’hello’ , …]np.array：能够很方便的存储大量数据的图片数据，不过不支持gpu计算、自动求导等。tf.Tensor：没有上述两种的缺点。Tensor(广泛的概念):Scalar：标量，如1.1，是0维的数据，Dim=0Vector：向量，如[1.1] , [1.1,2.2,…]，是一维的，Dim=1Matrix：矩阵，如[[1.1,2.2],[3.3,4.4],[5.5,6.6]]是一个2×3的

首先我们需要安装Anaconda，这是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，下载文件是比较大的，要有一些耐心。这里推荐参考这个博客来安装Anaconda：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43715458/article/details/100096496具体不做赘述。Anaconda安装完成后，我们就可以来安装Tensorflow了，由于Tensorflow的GPU版本需要有nvidia显卡，而我没有n卡，所以在这里只能

几种主要的神经网络一、全连接神经网络二、前馈神经网络（Feedforward neural network，FNN）三、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）四、循环神经网络（Recurrent neural network，RNN ）一、全连接神经网络顾名思义，全连接神经网络中，对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权，这个激活函数是非线性的。它的缺点就是