牛客网_变分推断_cifar10自定义网络实战_中国AI数据

2019-11-25

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,模型变量,数据以及用于馈入数据的占位符。我们的计算图将包括将正态分布的数据馈入两个相似的神经网络,它们的不同之处仅在于最后的激活函数: batch_size = 50 a1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1])) b1 = tf.Variable(tf.random_uniform(shape = [1,1])) a2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1])) b2 = tf.Variable(tf.random_uniform(shape = [1,1])) x = np.random.normal(2,0.1,500) x_data = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32) 接下来,我们将声明两个模型,即S型激活模型和ReLU激活模型: sigmoid_activation = tf.sigmoid(tf.add(tf.matmul(x_data,a1),b1))relu_activation

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