文件名称:
VisualTF:可视化tensorflow学习记录，通过可视化方式观察梯度下降以及权重，偏差等变化情况。数据挖掘入门，推荐系统入门numpy，matploytlib-源码
开发工具:
文件大小: 720kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：可视化TF
numpy，matploytlib
h（x）= w * x + b作为连续值w，b就是需要不断进行修正。一般都是通过梯度下降的方法将w，b进行修正。的速度一般的梯度下降方式有：
新元
最简单的方式，就是测试数据分批进行神经网络计算。
势头
传统的W参数更新为：W + =-学习率* dx动量则是加上一个惯性，即m = b1 * m学习率* dx W + = m
阿达格拉德
对学习率进行更新：v + = dx ^ 2 W + =-学习率* dx /√vv算是一种惩罚措施，逼迫朝着正确的方向进行变化。
RMSProp
将AdaGrad和动量结合起来v = b1 * v +（1-b1）* dx ^ 2 W + =-学习率* dx /√v
亚当
米
分类问题从训练数据中训练模型之后将对其进行分类。本次示例主要是利用mnist数据集做0-9数据的识别。mnist数据集是0-9十个
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