中国科学院_gbdt算法_tensorflow rnn lstm(regression 回归例子)_中国AI数据

2019-11-25

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中x的[[x [1],x [2],x [3]])y_vals = np.array([ y [0]代表iris.data中的y)) 接下来,我们声明批处理大小,占位符,变量和模型输出。唯一的区别是,我们将x数据占位符的大小规格更改为三个值,而不是一个,如下所示:batch_size = 50 learning_rate = 0.001 x_data = tf.placeholder(shape = [None,3],dtype = tf .float32)y_target = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)A = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [3,1]))b = tf.Variable(tf。 random_normal(shape = [1,1]))model_output = tf.add(tf.matmul(x_data,A),b) 对于弹性网,损失函数具有部分斜率的L1和L2范数。我们创建这些项,然后将它们添加到损失函数中,如下所示:elastic_para

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