摘要：
在学习人工智能实践：Tensorflow笔记曹健老师的视频时候，老师讲解了交叉熵这个概念，下面简要说明一下我的学习过程以及个人理解； 首先了解一下信息量： 所谓信息量是指从N个相等可能事件中选出一个事件所需要的信息度量或含量，也就是在辩识N个事件中特定的一个事件的过程中所需要提问"是或否"的最少次数 阅读全文
摘要：
自定义损失函数：根据问题的实际情况，定制合理的损失函数。 例如： 对于预测酸奶日销量问题，如果预测销量大于实际销量则会损失成本；如果预测销量小于实际销量则会损失利润。在实际生活中，往往制造一盒酸奶的成本和销售一盒酸奶的利润是不等价的。因此，需要使用符合该问题的自定义损失函数。 自定义损失函数为：lo 阅读全文
摘要：
预测酸奶日销量 y，x1 和 x2 是影响日销量的两个因素。应提前采集的数据有：一段时间内，每日的 x1 因素、x2 因素和销量 y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集，所以拟造了一套数据集。利用 Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x 阅读全文
摘要：
神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 神经网路的层数：一般不计入输入层，层数 = n 个隐藏层 + 1 个输出层 神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数 w 的个数 + 所有参数 b 的个数 如： 在该神经网络中，包含 1 个输入层、1 个隐藏层和 1 个输出层，该神 阅读全文
摘要：
前面博客写的神经元模型并没有激活函数。 激活函数：就是引入非线性激活因素，提高模型抗干扰能力；（具体的还没在学习过程中遇到，遇到了在详细学习） 阅读全文