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神经网络--Tensorflow

参考:莫烦TensorFlow

一、人工神经网络与生物神经网络

    900百亿神经细胞组成了我们的生物神经网络,而它是通过刺激来产生新的联结,让信号能够
通过新的联结传递来形成反馈;
    人工神经网络一种典型模式就是通过训练数据来进行预测,而预测的结果不一定很好,所以就
通过正向或是反向传播来更新神经元,从而再形成一个好的神经系统。其在本质上,是一个能
让计算机处理和优化的数学模型。

    当今神经网络是是深度学习最流行的一种框架,它的基本原理就是梯度下降(Gradient Descent)
机制,其中的梯度就是我们大学所学的求导求微分。一般来说, 神经网络是一连串神经层所组成的把输入进行加工再输出的系统。

二、神经网络–梯度下降(Gradient Descent)

梯度下降中的梯度
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