TensorFlow 深度学习笔记 从线性分类器到深度神经网络
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原文：深度学习原理—代码分析线性分类与神经网络分类的区别
利用sklearn.dataset随机产生数据，随机生成两类数据，用不同的颜色展示出来，如下图： 产生的随机代码如下： 一 线性分类 先使用sklearn自带的线性分类方法，将上面的数据分为两类，代码和效果图如下： 二 神经网络分类 定义如下图所示的神经网络： 网络结构：输入层 隐藏层 输出层 ， ， 激活函数使用Tanh函数，最后通过Softmax层把激活函数的输出转换为概率 对于分类问题，损 ...
2018-10-07 16:39 0 1218 推荐指数：
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