复旦大学_mnist数据集下载_中文文本分类解决思路_中国AI数据

2019-11-25

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是通过矩阵运算找到的。我们将使用的大多数TensorFlow算法是通过训练循环实现的,并利用自动反向传播来更新模型变量。在这里,我们通过实现直接解决方案以将模型拟合到数据来说明TensorFlow的多功能性。 植入DeCQmPQSitiQn方法 对于此配方,我们将实现用于线性回归的矩阵分解方法。具体来说,我们将使用TensorFlow中存在相关功能的Cholesky分解。 做好准备 在大多数情况下,尤其是当矩阵很大时,在以前的配方中实现逆方法在数值上可能无效。另一种方法是分解A矩阵,然后对分解执行矩阵运算。一种这样的方法是在TensorFlow中使用内置的Cholesky分解方法。人们对将矩阵分解为更多矩阵非常感兴趣的原因之一是,生成的矩阵将确保有可操作性,从而使美国能够有效地使用Certa。ChOleSky分解将矩阵分解为较低的UPPer三角矩阵,例如L-和L,使这些矩阵互为换位。有关此分解功能的更多信息,有许多可用资源描述它以及如何实现。这里我们将系统写成LL-:二讥来求解系统.4?,-二LI,我们首先求解L r = i>,然后求解iλ?^ = V得出我们的COeIfiiC

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