1. tf.add(x, y, name) 2. tf.nn.bias_add(value, bias, data_format=None, name=None) 3. tf.add 和 tf.nn.bias_add 的区别 ...

1. tf.add(a, b) 与 a+b 在神经网络前向传播的过程中，经常可见如下两种形式的代码： tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 简而言之，就是 tf.add(a, b) 与 a + b二者的区别，类似的也有 ...

sample output ...

： 验证了一下，发现错了： 上面的解法，只有在 add()() 情形下是正 ...

这是一道经典的题目，先上代码： 解法1： 解法2： 解题的关键技术点如下 一. 函数柯里化 柯里化定义： 　　　　是把接受多个参数的函数变换成接受一 ...

1、函数 函数：f(z) = 1 / (1 + exp( − z)) 导数：f(z)' = f(z)(1 − f(z)) 2、tensorflow实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import ...

1、softsign函数 图像 2、tensorflow softsign应用 输出结果： input:[ 0. -1. 2. -30. 30.]output:[ 0. -0.5 0.66666669 -0.96774191 0.96774191] ...

1、dropout dropout 是指在深度学习网络的训练过程中，按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃，相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络，这篇博客中讲的非常详细 2、tensorflow实现 用dropout ...