深度学习之反向传播算法（BP）代码实现
反向传播算法实战 本文仅仅是反向传播算法的实现，不涉及公式推导，如果对反向传播算法公式推导不熟悉，强烈建议查看另一篇文章神经网络之反向传播算法（BP）公式推导（超详细） 我们将实现一个 4 层的全连接网络，来完成二分类任务。网络输入节点数为 2，隐藏 层的节点数设计为：25、50和25，输出层 ...
原文：tensorflow 2.0 学习 （七） 反向传播代码逐步实现
数据集为： 代码为： 误差为： 准确率为： 这个例子的目的是为让读者更进一步了解反向传播，包括数学上的理解和代码上的理解。 大体上还是能理解文中的含义，只是细节上要自己动手去算，故使用tensorflow封装好的函数，会简化很多代码， 会使学习者的成就感增加，否者的话，看到这么多数学公式以及代码的实现，早就放弃了 下一次，我想更新关于tensorboard可视化的一些学习代码和感兴趣的东西。 但是 ...
2019-12-29 17:56 0 1574 推荐指数：
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