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黑马_超参数_度学习_句子模型方法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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S形函数。 。换句话说,模型将是S型(x + A),其中A是我们将适合的变量。从理论上讲,A将等于-1。因为如果m1和m2是两个正常趣味性指数的平均值,我们得出这个数字,将它们等值转换为零的值加到-(m1 + m2)/ 2。在第二个示例中,我们将看到TenSorFlow如何达到该数字。 虽然指定一个好的学习率有助于算法的收敛,但我们也必须指定一种优化类型。从前面的两个示例中,我们将使用标准梯度deScent。通过TenSorFlow函数GradientDescentOptimizer()实现的ThiS iS。 {ΞU- TeriSOFF-OW方式 HOVV * o do谭… 这是回归示例的工作方式 1?我们开始通过numpyPythOn包∏ umpy和tenSorflow-将rLUmPy导入为np 将tenSorflow导入为tf 2?现在开始绘制图形SeSSjOIT SeSS Htf?session() ω -NeXt我们创建datP-aceho-derand> vaab-e 的x瓦尔斯“LLVrarLdOrIKrLOrmal(0?LOO)的y瓦尔斯” NP?重
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