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人工智能实践：Tensorflow课程：神经网络计算

文章目录

  • 1.人工智能三学派
  • 2.神经网络设计过程
  • 3.张量生成
  • 4.Tensorflow2常用函数

1.人工智能三学派

行为主义：基于控制论，构建感知-动作控制系统；

符号主义：基于算数逻辑表达式，求解问题时先把问题描述为表达式，再求解表达式；

连接主义：仿生学，模仿神经元连接关系。

2.神经网络设计过程

用神经网络给鸢尾花分类(Iris)

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1.搭建网络
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2.喂入数据

3.前向传播

4.损失函数
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损失函数可以定量判断W、b的优劣，当损失函数输出最小时，参数W、b会出现最优值。

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5.梯度下降

梯度：函数对各参数求偏导后的向量。函数梯度下降方向是函数减小方向。

梯度下降法：

沿损失函数梯度下降的方向，寻找损失函数的最小值，得到最优参数的方法。

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6.反向传播

从后向前，逐层求损失函数对每层神经元参数的偏导数，迭代更新所有参数。

3.张量生成

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4.Tensorflow2常用函数

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