摘要：
完整神经网络栗子：数据加入噪音，更具真实性 结果： 损失函数越小，说明拟合越好（有可能过拟合） 阅读全文
摘要：
函数定义（神经网络添加神经层函数） 阅读全文
摘要：
tf.placeholder()输入变量 函数中使用tf.placeholder()时，在调用该函数（sess.run()）要加入参数（feed_dict） 阅读全文
摘要：
tf.Variable()生成变量 tf.constant()生成常量 变量需要初始化： 阅读全文
摘要：
session两种开启方式 阅读全文
摘要：
Tensorflow神经网络的一个小栗子： 拟合的方程为 y = 0.1 * x + 0.3 参数初始化 核函数（有时候需要激活函数） 损失函数 选择优化器（optimizer） 训练函数 = 优化器最小化损失函数 运行结果： 训练200次后，基本上可以拟合 y = 0.1 * x + 0.3 阅读全文