尚硅谷_支持向量机核函数_adversarial auto-encoder_中国AI数据

2019-11-25

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older(shape = [None,7],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32) A = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [7,1])) b = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1]))model_output = tf.add(tf.matmul(x_data,A),b) 现在我们声明我们的损失函数,该函数具有sigmoid函数,初始化变量,并声明优化器函数: 损失= tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_ logits(model_output,y_target)) 初始化= tf.global_variables_initializer()sess.run(init) my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)train_step = my_o

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