摘要：
1、激活函数 激活函数（activation function）运行时激活神经网络中某一部分神经元，将激活信息向后传入下一层的神经网络。神经网络之所以能解决非线性问题（如语音、图像识别），本质上就是激活函数加入了非线性因素，弥补了线性模型的表达力，把“激活的神经元的特征”通过函数保留并映射到下一层。 阅读全文
摘要：
1、图、操作和张量 TensorFlow 的计算表现为数据流图，所以 tf.Graph 类中包含一系列表示计算的操作对象（tf.Operation），以及在操作之间流动的数据 — 张量对象（tf.Tensor）。与图相关的 API 均位于tf.Graph 类中： tf.Operation 类代表图中 阅读全文
摘要：
1、TensorFlow系统架构 如图为TensorFlow的系统架构图： TensorFlow的系统架构图，自底向上分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API层、应用层，其中设备层和网络层，数据操作层，图计算层是TensorFlow的核心层。 网络通信层和设备层： 网络通信层包括个gRPC（ 阅读全文
摘要：
装载自：https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了 阅读全文
摘要：
1、二分类问题 在以前的博客中，我们介绍了用于处理二分类问题的Logistic Regression算法和用于处理多分类问题的Softmax Regression算法，典型的二分类问题，如图： 对于上图的二分类问题中，“.”表示的是正类，“。”表示的是负类。我们试图寻找到图中的分隔平面，能够分隔图中 阅读全文