Tensorflow 實戰Google深度學習框架——學習筆記（二）TensorFlow實現神經網絡

3.4 TensorFlow實現神經網絡 使用神經網絡解決分類問題能夠分爲如下四步： 1.提取問題中實體的特徵向量做爲神經網絡的輸入 2.定義神經網絡的結構，並定義如何從神經網絡的輸入獲得輸出（前向傳播） 3.經過訓練數據來調整神經網絡中的參數（反向傳播） 4.使用訓練好的數據來預測未知的數據 整個過程分須要三部分信息： 第一個部分是神經網絡的輸入，這個輸入就是從實體中獲取的特徵向量。如上圖的x1

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