2017-09-12 4 views
-1

私はテンソルフローと機械学習を学ぼうとしていました。この記事は、私がつまずいた最初のチュートリアルの1つでした:https://medium.com/towards-data-science/tensorflow-for-absolute-beginners-28c1544fb0d6。私はコードを踏んで、その大部分を理解していると思ったが、最終的な出力は3つの数値のセットであった。これらの重量はどのように使用されるべきですか?つまり、この結果を実際のシナリオでどのように使用するのですか?この機械学習チュートリアルの最終結果は何ですか?

+0

ウェイトは使用されません。最後のステップでは、人は重みを印刷しています。インポート手順は「mse」です。各時代にmseが落ちるでしょう。 – Beta

答えて

1

重みは最適化しようとしているものです。

目指すのは、一連の入力が与えられたときに正しい答えが出力されるということです。

この場合、1(真)と-1(偽)の入力と常に1のバイアスがあります。目標は、AND関数を学習することです。この関数は、両方の入力が1(真)である場合にのみ1(真)を返し、それ以外の場合は-1(偽)を返します。

新しい入力[1、-1、1](この場合バイアスは常に1です)が与えられると、関数はこれらの入力に前に計算した重みを掛けて結果を合計します。この結果が0より大きい場合は1を出力し、そうでない場合は-1を出力します。