文章 2021-10-30 来自:开发者社区

TF之NN:利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别

输出结果代码设计import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataprint ("packs loaded")print ("Download and Extract MNIST data....

TF之NN:利用DNN算法(SGD+softmax+cross_entropy)对mnist手写数字图片识别训练集(TF自带函数下载)实现87.4%识别
文章 2021-10-29 来自:开发者社区

TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现根据三个自变量预测一个因变量的回归问题

实验数据设计思路输出结果loss is: 913.6623loss is: 781206160000.0loss is: 9006693000.0loss is: 103840136.0loss is: 1197209.2loss is: 13816.644loss is: 173.0564loss is: 15.756571loss is: 13.9430275loss is: 13.9221....

TF之NN之回归预测:利用NN算法(RelU)实现根据三个自变量预测一个因变量的回归问题
文章 2021-10-27 来自:开发者社区

TF之NN:基于Tensorflow利用神经网络算法对数据集(用一次函数随机生成100个数)训练预测斜率、截距(逼近已知一次函数)

输出结果代码设计import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tfimport numpy as npx_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)  y_data = x_data*0.1 + 0.3      ....

TF之NN:基于Tensorflow利用神经网络算法对数据集(用一次函数随机生成100个数)训练预测斜率、截距(逼近已知一次函数)

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