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tensorflow学习笔记之简单的神经网络训练和测试
tensorflow学习笔记之简单的神经网络训练和测试
本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码，供大家参考，具体内容如下刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。
卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。
神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。
数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。
输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。
借用极客学院的图表示如下：其中，x1,x2,x3为输入数据，经过运算后，得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3.用简单的公式表示如下：在训练过程中，我们将 本软件ID:13766448
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卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。
神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。
数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。
输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属于每个类别的概率值。
借用极客学院的图表示如下：其中，x1,x2,x3为输入数据，经过运算后，得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3.用简单的公式表示如下：在训练过程中，我们将 本软件ID:13766448
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