倔强_beaf
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深度学习入门笔记系列 ( 四 )

基于 tensorflow 的回归代码实现

本系列将分为 8 篇 。今天是第四篇 。总是理论有些枯燥 ，今天来动手基于 TF 框架实现两个简单的案例 ，以小搏大熟悉一下整个过程 。整体来说 ，训练神经网络分为 3 个步骤 ：

定义神经网络的结构和前向传播的输出结果

定义损失函数以及选择反向传播优化的算法

生成会话（tf.Session) 并在训练数据上反复运行反向传播优化算法

现以直线拟合和回归拟合两个简单案例来熟悉以上 3 个步骤 。


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