随笔分类 - Tensorflow2深度学习读书笔记
本系列博客参考书籍《Tensorflow2深度学习》，感谢龙龙老师。
摘要：[TOC] 1 全连接层的实现 1.1手动创建的方式 out 1.2 自动创建的方式：高层接口 layers.Dense(units, activation)，只需要指定输出节点数 Units 和激活函数类型即可 利用网络层类对象进行前向计算时，只需要调用类的__call__方法即可，即写成 fc(
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摘要：[TOC] 1 基本数据类型 数值型，字符串性，布尔类型 1.1 数值型 标量：一般的 实数，shape为[]，维度为0 向量： n 个实数的有序集合 ，shape为[n]，维度为1 矩阵： n 行 m 列实数的有序集合，shape为[n,m]，维度为2 张量：维度 2的数组 一般的：标量，向量，矩
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摘要：[TOC] 1 导入模型库 2 数据集 2.1加载数据 load_data()函数返回两个元组(tuple)对象，第一个是训练集，第二个是测试集，每个 tuple的第一个元素是多个训练图片数据x_train， 第二个元素是训练图片对应的类别数字y_train，第三个元素是多个测试图片数据x_val，
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摘要：[TOC] 1 数据生成 为了能够很好地模拟真实样本的观测误差， 我们给模型添加误差自变量𝜖， 它采样自均值为 0，方差为 0.01 的高斯分布： 𝑦 = 1.477 𝑥 + .089 + 𝜖, 𝜖 ∼ 𝒩( 0, 0.01) 2 计算误差 循环计算在每个点(𝑥(𝑖), 𝑦(𝑖)
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摘要：[TOC] 人工智能，机器学习，神经网络，深度学习的相互关系 机器学习 强化学习 也称为增强学习，通过与环境进行交互来学习解决问题的策略的一类算法。与有监督、无监督学习不同，强化学习问题并没有明确的“正确的”动作监督信号，算法需要与环境进行交互，获取环境反馈的滞后的奖励信号，因此并不能通过计算动作与
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