tensorflow笔记【1】机器学习-BP(反向传播算法)

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前言

随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

一、超参数是什么?

在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。
比如学习率…

二、BP算法

1.梯度下降更新的过程为反向传播

代码如下(示例):

import tensorflow as tf

w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32))
lr = 0.2
epoch = 40

for epoch in range(epoch):  # for epoch 定义顶层循环,表示对数据集循环epoch次,
    # 此例数据集数据仅有1个w,初始化时候constant赋值为5,循环40次迭代。
    with tf.GradientTape() as tape:  # with结构到grads框起了梯度的计算过程。
        loss = tf.square(w + 1)
    grads = tape.gradient(loss, w)  # .gradient函数告知谁对谁求导

    w.assign_sub(lr * grads)   # .assign_sub 对变量做自减,即 w -= lr * grads
    print(f"After {epoch} epoch, w is {w.numpy()}, loss is {loss}")
    
    
# lr初始值:0.2   请自改学习率  0.001  0.999 看收敛过程
# 最终目的:找到 loss 最小 即 w = -1 的最优参数w

总结

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