TensorFlow的自动微分与梯度下降
TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，它提供了广泛的工具和库来帮助研究人员和开发者构建和训练机器学习模型。在TensorFlow中，自动微分和梯度下降是实现机器学习算法的核心功能。本文将探讨TensorFlow的自动微分机制以及如何使用梯度下降算法来优化模型参数。 一、自动微分的重要性 ...
深度学习：Tensorflow实现线性回归梯度下降优化
TensorFlow运算API# 矩阵运算 tf.matmul(x, w) # 平方 tf.square(error) # 均值 tf.reduce_mean(error)梯度下降APItf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)参数：learni...
深度学习：Tensorflow实现线性回归梯度下降优化
回顾1、算法：线性回归y = k x + b y = kx + by=kx+b2、策略：均方误差3、优化：梯度下降步骤1、准备好特征值和目标值2、建立模型，随机初始化准备权重w和偏置b3、求损失函数，误差，均方误差4、梯度下降去优化损失过程，指定学习率...
Tensorflow快餐教程(7) - 梯度下降
梯度下降 学习完基础知识和矩阵运算之后，我们再回头看下第一节讲的线性回归的代码： import tensorflow as tf import numpy as np trX = np.linspace(-1, 1, 101) trY = 2 * trX + np.random.randn(*trX...
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