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佐治亚理工学院_词嵌入_pycharm安装与配置_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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中的变量S。我们已经学习了如何使用对象和操作,以及如何创建损失函数来测量我们的预测和目标之间的距离。现在我们必须告诉TenSorFlow如何通过我们的计算图向后传播误差S以更新变量S并使损失函数最小化。这是通过声明优化函数来完成的。声明优化函数后,TenSorFlow将遍历并找出图中所有计算的反向传播项。当我们输入数据并最小化损失函数时,TenSorFlow将相应地修改图中的变量S。 对于此配方,我们将执行一个非常简单的regreSSion算法。我们将从平均值中抽取平均值为1,标准差为0.1的随机数S。然后,我们将通过一个操作来运行numberS,该操作将它们与变量A相乘。从thiS,损失函数将是输出和目标之间的L2范数,始终是值10。理论上, A的beSt值将为10,因为我们的数据的平均值为1。 第二个示例是一个非常简单的二进制分类算法。在这里,我们将从两个正常的diStributionS N(-1,1)和N(3,1)生成100 numberS。来自N(-1,1)的所有数字S将在目标分类号0中,并且来自N(3,1)的所有数字S将在目标分类号1中。用于区分这些数字S的模型将是翻译的
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