【文件属性】：
文件名称：ReND_Car_TensorLab_with_NeuralNet
文件大小：2.29MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-25 22:05:13
JupyterNotebook
TensorFlow神经网络实验室
神经网络研究
自述文件md在。
给出了分类问题的数据集，并使用感知器层设计分类器。
请检查markdown以及c++和python代码，以了解其工作原理。
基本Tensorflow实验室
笔记本电脑有3个问题需要您解决：
问题1：规范化功能
问题2：使用TensorFlow操作创建特征，标签，权重和偏差张量
问题3：调整学习速度，步骤数和批量大小，以实现最佳准确性
这是一个自我评估的实验室。 在比较您对解决方案的答案
【文件预览】：
ReND_Car_TensorLab_with_NeuralNet-master
----README.MD(1KB)
----image()
--------mean_variance.png(751KB)
--------notmnist.png(54KB)
--------weight_biases.png(218KB)
--------learn_rate_tune.png(679KB)
----Basic_Tensor_Lab()
--------lab.ipynb(113KB)
--------tensor_basic_study.md(116B)
--------loading_variable_test.py(865B)
--------solutions.ipynb(3KB)
--------multilayer_perceptron.py(3KB)
--------mnist_training.py(3KB)
----LICENSE(1KB)
----Neural_Network_Study()
--------two_layer.cpp(8KB)
--------single_layer.cpp(7KB)
--------data_gen.py(1KB)
--------result_one.csv(7KB)
--------result_two.csv(7KB)
--------two_layer.png(43KB)
--------dataset.csv(9KB)
--------net.png(15KB)
--------backpropa3.jpg(122KB)
--------plot_result.py(2KB)
--------two.out(115KB)
--------backpropa4.jpg(121KB)
--------Study_NeuralNet.md(17KB)
--------backpropa1.jpg(140KB)
--------result.csv(7KB)
--------single.out(111KB)
--------one_layer.png(53KB)
--------backpropa2.jpg(123KB)
----.vscode()
--------settings.json(1KB)