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 的區別 ...

1. tf.add(a, b) 與 a+b 在神經網絡前向傳播的過程中，經常可見如下兩種形式的代碼： tf.add(tf.matmul(x, w), b) tf.matmul(x, w) + b 簡而言之，就是 tf.add(a, b) 與 a + b二者的區別，類似的也有 ...

sample output ...

： 驗證了一下，發現錯了： 上面的解法，只有在 add()() 情形下是正 ...

這是一道經典的題目，先上代碼： 解法1： 解法2： 解題的關鍵技術點如下 一. 函數柯里化 柯里化定義： 　　　　是把接受多個參數的函數變換成接受一 ...

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

1、softsign函數 圖像 2、tensorflow softsign應用 輸出結果： input:[ 0. -1. 2. -30. 30.]output:[ 0. -0.5 0.66666669 -0.96774191 0.96774191] ...

1、dropout dropout 是指在深度學習網絡的訓練過程中，按照一定的概率將一部分神經網絡單元暫時從網絡中丟棄，相當於從原始的網絡中找到一個更瘦的網絡，這篇博客中講的非常詳細 2、tensorflow實現 用dropout ...