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2019-11-25

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: f实施操作门 f使用门和激活功能 f实施一层神经网络 f实施不同的层 f使用多层网络 f改善线性模型的预测 f学习玩井字游戏 读者可以在https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook上在线找到本章中的所有代码。 IntrQdUCtiQn 神经网络目前正在打破诸如图像和语音识别,阅读笔迹,理解文本,图像分割,对话系统,自动驾驶汽车等任务的记录。尽管上述任务中的一些任务将在后面的章节中介绍,但重要的是将神经网络作为一种易于实现的机器学习算法进行介绍,以便稍后进行扩展。 神经网络的概念已经存在了数十年。但是,由于处理能力,算法效率和数据大小的进步,我们现在具有训练大型网络的计算能力,因此它只是在最近才获得了牵引力。 神经网络基本上是应用于输入数据矩阵的一系列操作。这些运算通常是加法和乘法的集合,然后是非线性函数的应用。我们已经看到的一个例子是逻辑回归,这是第3章线性回归中的最后一部分。Logistic回归是部分斜率特征积的总和,然后加上非线性的S型函数。神经网络通过允许运算和非线性函数的任何组合来进一步概括这一点,

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