检索结果共
个
1
1.1
人工智能简介（2学时）
3
3.1
概述
3.2
人工神经网络（4学时）
3.3.1
基本概念
3.3.2
计算图的执行
3.3.3
张量的概念
3.3.4
会话
3.3.5
常量和变量
3.3.6
神经网络的搭建
3.3.7
神经网络的搭建_上课视频
3.3.8
神经网络的优化_上课视频
3.4
进化计算（2学时）
3.5
群体智能（4学时）
3.6
粒子群优化算法
3.7
蚁群优化算法
友情提示：同学您好，此页面仅供预览，在此页面学习不会被统计哦！ 请进入学习空间后选择课程学习。
常量 constant
1)在运行过程中值不会改变的单元，在TensorFlow中无须进行初始化操作
2) 创建语句：constant_name = tf.constant(value)
变量Variable
1) 在运行过程中值会改变的单元，在TensorFlow中需要进行初始化操作
2) 创建语句：name_variable = tf.Variable(value,name)
3) 个别变量初始化：init_op = name_variable.initializer()
4) 所有变量初始化：init_op = tf.global_variables_initializer()
占位符 placeholder
1) TensorFlow中的Variable变量类型，在定义时需要初始化，但有些变量定义时并不知道其数值，只有当真正开始程序运行时，才由外部输入，比如训练数据，这时候需要用到占位符
2) tf.placeholder占位符，是TensorFlow中的一种数据结构，类似动态变量，函数的参数
3) 函数接口如下：tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None),先定义一种数据，其参数为数据的类型和形状
4) 占位符的变量必须通过feed_dict参数传递进去