深度學習入門筆記系列 ( 四 )

基於 tensorflow 的迴歸代碼實現 本系列將分爲 8 篇 。今天是第四篇 。總是理論有些枯燥 ，今天來動手基於 TF 框架實現兩個簡單的案例 ，以小搏大熟悉一下整個過程 。整體來說 ，訓練神經網絡分爲 3 個步驟 ： 定義神經網絡的結構和前向傳播的輸出結果 定義損失函數以及選擇反向傳播優化的算法 生成會話（tf.Session) 並在訓練數據上反覆運行反向傳播優化算法 現以直線擬合和迴歸擬

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