摘要：
1.MSE（均方误差） MSE是指真实值与预测值（估计值）差平方的期望，计算公式如下： MSE = 1/m (Σ(ym-y'm)2)，所得结果越大，表明预测效果越差，即y和y'相差越大 y = tf.constant([1,2,3,0,2]) y = tf.one_hot(y,depth=4) y 阅读全文
摘要：
对于神经网络的全连接层，前面已经使用矩阵的运算方式实现过，本篇将引入tensorflow中层的概念， 正式使用deep learning相关的API搭建一个全连接神经网络。下面是全连接神经网络的结构图 其中，x1,x2,x3为输入，a1,a2,a3为输出，运算关系如下： x1,x2,x3所在的层叫神 阅读全文