小象学院_loss_支持向量机svm应用_中国AI数据

2019-11-25

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ayer) 现在,我们将声明三层(两个隐藏层和一个输出层)。我们将从初始化每个图层的权重和偏差矩阵并定义图层操作开始: #第一逻辑层(7个输入到14个隐藏节点) A1 = init_variable(shape = [7,14]) b1 = init_variable(shape = [14])logistic_layer1 = logistic(x_data,A1,b1) #第二个逻辑层(14个隐藏输入到5个隐藏节点)A2 = init_variable(shape = [14,5]) b2 = init_variable(shape = [5])logistic_layer2 = logistic(logistic_layer1,A2,b2) #最终输出层(5个隐藏节点到1个输出) A3 = init_variable(shape = [5,1]) b3 = init_variable(shape = [1]) final_output =后勤(logistic_layer2,A3,b3,激活=假) 接下来,我们声明损失函数(交叉熵)和优化算法,并初始化变量:

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