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清华大学_最近邻插补_深度学习基础模型:前向神经网络(mlp)_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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990248 现在,我们将介绍简单分类示例的代码。如果首先重置图形,则可以使用相同的TensorFlow脚本。记住,我们将尝试找到最佳的tranSlation,A会将两个diStributionS转换成原点,而S型函数会将两者拆分成两个不同的claSSeS。 首先,我们重新设置图形并重新初始化图形SeSSion: 从tensorflow.python.framework导入ops ops.reset_default_graph() sess = tf.Session() TenSOrF-OW方式11?相邻W三从两个不同的normdjstbutnN(-17 Ij和N(3,1)创建数据。我们W三因此生成目标-abe-P-aceho-der作为数据值bias vaabe > - Xlvals HrLP?COrLCaterLate((np?随机,正常(I50),np?随机?正常(50))) 的y瓦尔斯“LLV COrLCaterLate((内华达州重复(0 '' 50)”Rφ?重复(升:50)))XidataH TF?占位符(ShaPeHE,dtypeutf??Float32)Y
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