딥 러닝에 대한 예비 탐구 - 평균적인 문제

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알려진 a, b, c의 문제를 해결하기 위해 더 좋은 책을 찾아 여기에 간단한 기록을 만들어 보세요. 알 수 없는 가중치에 따라 d를 얻을 수 있으므로 이 문제를 딥러닝을 통해 어떻게 해결하는지가 이번 토론의 주제입니다.

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먼저 코드를 살펴보면 모든 내용은 주석으로 작성되어 있습니다.

import tensorflow as tf

# 输入节点
x1 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
x2 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)
x3 = tf.placeholder(dtype=tf.float32)

# 期待值
yTrain = tf.placeholder(dtype=tf.float32)

# 可变参数
w1 = tf.Variable(0.1, dtype=tf.float32)
w2 = tf.Variable(0.1, dtype=tf.float32)
w3 = tf.Variable(0.1, dtype=tf.float32)

n1 = x1 * w1
n2 = x2 * w2
n3 = x3 * w3

y = n1 + n2 + n3

# 误差
loss = tf.abs(y - yTrain)

# 优化器
optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(0.001)

train = optimizer.minimize(loss)

sess = tf.Session()

# 初始值
init = tf.global_variables_initializer()

sess.run(init)

for i in range(6000):
    result = sess.run([train, x1, x2, x3, w1, w2, w3, y, yTrain, loss], feed_dict={
    
    x1: 92, x2: 98, x3: 90, yTrain: 94})
    print(result)
    result = sess.run([train, x1, x2, x3, w1, w2, w3, y, yTrain, loss], feed_dict={
    
    x1: 92, x2: 99, x3: 98, yTrain: 96})
    print(result)

작업 결과: