人工智能深度學習入門練習之（25）TensorFlow – 例子：線性回歸
線性回歸 數學中的回歸是指，現實中的變量之間存在一種函數關系，通過一批樣本數據找出這個函數關系，即通過樣本數據回歸到真實的函數關系。 線性回歸/Linear Regression是指，一些變量之間存在線性關系，通過一批樣本數據找出這個關系，線性關系函數的圖形是一條直線。 線性函數的方程 ...
原文：人工智能深度學習入門練習之（33）深度學習 – 自適應線性單元
深度學習 自適應線性單元 如前所述，在 世紀 年代，感知器 Rosenblatt, , 成為第一個能根據每個類別的輸入樣本來學習權重的模型。約在同一時期，自適應線性單元 adaptive linearelement, ADALINE 簡單地返回函數 f x 本身的值來預測一個實數 Widrow and Ho , ，並且它還可以學習從數據預測這些數。 自適應線性單元 Adaline 的激活函數是一個 ...
2020-06-23 17:43 0 533 推薦指數：
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深度學習 – 多層神經網絡 單層網絡 先回顧一下單層網絡，即一個神經元（自適應線性單元），如下圖所示。 可以使用梯度下降法訓練模型，確定權重與偏置。 多層神經網絡歷史 深度學習涉及訓練多層神經網絡，也稱為深度神經網絡。 在20世紀50年代Rosenblatt感知器被開發 ...
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