JavaShuo
欄目
標籤
Tensorflow 兩層全連接神經網絡擬合正弦函數
時間 2020-12-24
原文
原文鏈接
搞了這麼就深度學習的你是不是也該來擬合一下 s i n ( x ) sin(x) sin(x)了。話說,如果連 s i n ( x ) sin(x) sin(x)也不能擬合,那還搞什麼深度學習。 1.網絡結構 網絡結構很簡單,如下圖所示: 2.製作數據集 製作數據集的思路就是隨機生成一個範圍的 x x x,然後帶入到np.sin(x)計算出真實值 y y y. def gen_data(): x
>>阅读原文<<
相關文章
1.
tensorflow 2.0 神經網絡與全連接層 之 損失函數
2.
Tensorflow--全連接神經網絡
3.
卷積神經網絡--全連接層
4.
神經網絡中全連接層
5.
神經網絡-全連接層(2)
6.
神經網絡-全連接層(1)
7.
全連接神經網絡
8.
TensorFlow-單層神經網絡
9.
神經網絡激活函數ACT層
10.
全連接神經網絡(DNN)
更多相關文章...
•
PHP imageaffinematrixconcat - 連接兩個矩陣
-
PHP參考手冊
•
TCP/IP網絡訪問層的構成
-
TCP/IP教程
•
Flink 數據傳輸及反壓詳解
•
Docker容器實戰(一) - 封神Server端技術
相關標籤/搜索
神經網絡
正弦
連續函數
虛擬網絡
網絡層
複合函數
神經網
神經網路
網絡安全
兩層
Docker命令大全
網站品質教程
網站建設指南
數據傳輸
數據庫
數據業務
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
gitlab4.0備份還原
2.
openstack
3.
深入探討OSPF環路問題
4.
代碼倉庫-分支策略
5.
Admin-Framework(八)系統授權介紹
6.
Sketch教程|如何訪問組件視圖?
7.
問問自己,你真的會用防抖和節流麼????
8.
[圖]微軟Office Access應用終於啓用全新圖標 Publisher已在路上
9.
微軟準備淘汰 SHA-1
10.
微軟準備淘汰 SHA-1
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
tensorflow 2.0 神經網絡與全連接層 之 損失函數
2.
Tensorflow--全連接神經網絡
3.
卷積神經網絡--全連接層
4.
神經網絡中全連接層
5.
神經網絡-全連接層(2)
6.
神經網絡-全連接層(1)
7.
全連接神經網絡
8.
TensorFlow-單層神經網絡
9.
神經網絡激活函數ACT層
10.
全連接神經網絡(DNN)
>>更多相關文章<<