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tensorflow模块与架构介绍_array老师_图像风格转换_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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入层,第巾层是 输出层,中间的每个层/与层/+1紧密相联。这种模式下,要计算神经网络的输 出结果,我们可以按照之前描述的等式,按部就班,进行前向传播,逐一计算第 间层的所有激活值,然后是第厶层的激活值,以此类推,直到第Zk层。这是一个 前馈神经网络的例子,因为这种联接图没有闭环或回路。 神经网络也可以有多个输出单元。如下图多示的这个神经网络,它包含两个 隐含层r和厶,在最后一层输出层厶中中有两个输出节点。 Layer 4 Layerr LayerrLayerr4 图2.5多层感知器网络架构 要求解这样的神经网络,需要样本集(X,,=),其中,°=∈2o这种神经网 络适用于预测结果是多个的情况。例如,在产品的质量检测中,产品的各项性能 指标可以作为神经网络的输入数据,输出结果可以表示产品是否合格,存在缺陷 与否。 22.4反向传导算法 对于有一个带标签的含有有个样例的样本集,我们 可以用批量梯度下降的方法求解神经网络[却。对于单个样本(X, y)它的代价函数 如下; J(W,b;x,y) =如Il 参本x)-y. (2。) 上式是一个方差代价函数。对于一个含有m个样本的
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