tensorflow就該這麼學－－5( 神經網絡基礎)

一、單個神經元 單個神經元輸出時 y=w*x+b 1 、正向傳播：輸入數據，通過初始給定的參數w,b  計算出對應的函數值 2、反向傳播：計算正向傳播得到的函數值與真實標籤之間的誤差值，之後調整w,b 二、激活函數 主要解決模型表達能力不足的缺陷 常用的激活函數如下： 1、sigmoid        y~[0,1]       tf.nn.sigmoid(x,name=None) 2、tanh 

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