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tensorflow游乐场

tensorflow游乐场是教学目的简单神经网络在线演示、实验图形化平台。可以可视化神经网络训练过程，在浏览器训练神经网络。界面包含以下几个部分：数据(DATA)、特征(FEATURES)、神经网络隐藏层(HIDDEN LAYERS)、层中连接线、输出(OUTPUT)。

进入tensorflow游乐场：http://playground.tensorflow.org/

在OUTPUT（输出层）下有两种不同颜色的点在一个二维平面上，因为只有两种颜色，所以这是一个二分类问题。

tensorflow游乐场_第1张图片

FEATRUES一栏中对应了特征向量（这是一层输入层）

tensorflow游乐场_第2张图片

输入层与输出层之间的叫隐藏层，主页面显示的网络有两个隐藏层，第一个隐藏层有4个神经元，第二个隐藏层有2个神经元。在tensorflow游乐场中可以点击隐藏层的“+”或者“-”增加隐藏层或者减少隐藏层。同时，你也可以选择神经网络的层数，学习率，激活函数，正则化。

tensorflow游乐场_第3张图片

点击run即可训练神经网络。如下图所示，显示训练5083次的结果。

tensorflow游乐场_第4张图片

综上所述，使用神经网络主要可以分为已下4个步骤：

  • 从问题中提取特征向量作为神经网络的输入
  • 定义神经网络的结构
  • 通过训练参数来不断优化网络的参数
  • 使用训练好的网络来预测未知的数据

 

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