tensorflow线性回归2.0线性回归求X值


当把x_data扩展到【-1,1】是效果并不理想
栲虑真假一层神经网路并且把靠近输入的地方的激活函数改为relu

入门tensorflow線性回归还是从简单的线性回归做起:

# 定义使用梯度下降法训练模型的优化器 # 最小化代价函数训练过程 # 显示训练得到的直线

线性回歸的实现过程还算简单,但是也要注意几个地方特别是最后得到的参数形式是tensor, 要在会话中把tensor类型转化为numpy下的array类型,最后画出线性回归的圖像

偏移值是对数值进行偏移所以行數等于输入的行数列数等于1。

    神经元的多个神经突触接收多个不同的信号并加强/减弱每个信号,处理之后输出一个结果:

a.定义权重矩陣偏置矩阵

b.编写神经核接受信号函数(matmul函数)

c.编写神经核处理信号函数(激活函数)


中间层是定义神经元-神经元前一层 的“实线”

输出层是定义輸出层->输出层前一层 的“实线”

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