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qiita.com/fuchami
Tensorfowメモ 自分なりに書き残しているメモです Tensorflowの構造 グラフ、演算ノード、テンソルの構想 グラフとは? 複数のニューロンからなる一つの層を表す図形 φ(X * W + b) ノードとノードを結ぶ辺によって構成 演算ノード・変数ノード・プレスホルダーノードなどが存在 テンソルとは グラフを流れる量 テンソルはn次元の配列あるいはリスト 主な表記 変数 tf.Variable 行列の積 tf.matmul φの適用 tf.nn.relu グラフの定義 # Wを入れる変数の定義 weights = tf.Variable() # bを入れる変数の定義 bias = tf.Variable() # 層の働きを φ(X*W+b) で定義 #ここではφはreluを使用 #imagesは、この層が受ける入力 #hidden1はこの層の出力 #1層目 hidden1 = t
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