TensorFlow.NET机器学习入门【5】采用神经网络实现手写数字识别（MNIST）
从这篇文章开始，终于要干点正儿八经的工作了，前面都是准备工作。这次我们要解决机器学习的经典问题，MNIST手写数字识别。 首先介绍一下数据集。请首先解压：TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹：training和validation ...
原文：TensorFlow.NET机器学习入门【3】采用神经网络实现非线性回归
上一篇文章我们介绍的线性模型的求解，但有很多模型是非线性的，比如： 这里表示有两个输入，一个输出。 现在我们已经不能采用y ax b的形式去定义一个函数了，我们只能知道输入变量的数量，但不知道某个变量存在几次方的分量，所以我们采用一个神经网络去定义一个函数。 我们假设只有一个输入 一个输出，神经网络模型结构类似上图，其中蓝色的路径仍为线性模型，红色路径为阶跃函数，是非线性模型。 以上模型只有三个神 ...
2021-12-24 11:39 10 1937 推荐指数：
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关键词： 梯度下降：就是让数据顺着梯度最大的方向，也就是函数导数最大的放下下降，使其快速的接近结果。 Cost函数等公式太长，不在这打了。网上多得是。 这个非线性回归说白了就是缩小版的神经网络。 python实现： 运行结果： ......输出数据太多，只截取后面十几 ...
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