如何开始使用Tensorflow操场
通过完成此简单任务，熟悉Google的Tensorflow操场和机器学习算法。
©Luleå10大学
Google的Tensorflow游乐场是神经网络的交互式可视化。有了它，您可以在浏览器中实时模拟小型神经网络，并立即查看结果。
在这里，我们将培训您的第一个小神经网络，并帮助您熟悉人工神经网络（ANNS）。
安妮的概念
该任务的主要目的是探索最著名的机器学习算法中正在发生的事情，并了解典型参数如何影响学习。
任务：
2设置
在菜单的顶部，您会看到网络超参数（设置）：
- 学习率；网络学习的速度
- 激活函数（数学函数 - 不用担心，如果您喜欢的话，您可以尝试不同的功能； Relu最快学习）；
- 时代;ANN在整个培训数据集中工作的次数
- 正则化；确保更好的培训
3数据
- 选择要从数据（左侧）和分类类型问题中使用的数据类型
- NB。有四种类型的分类和两种类型的回归（回归意味着一种不仅预测类，还可以预测实际值，例如这些示例中的颜色强度）。
4增加神经元的数量 - 线性激活
- 尝试将隐藏层中神经元的数量从1增加到2，也尝试从线性激活变为诸如relu .__这样的非线性激活。
5增加神经元的数量 - 非线性激活
- 尝试使用像Relu这样的非线性激活将隐藏层中神经元的数量从2增加到3。
6添加或删除隐藏层
- 通过每层添加或去除隐藏的层和神经元来继续进行实验。随意更改学习率，正则化和其他学习设置。
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