19 - 单输出感知机梯度

7个月前 295次点击 来自 TensorFlow

收录专题: TensorFlow入门笔记

使用sigmoid作为激活函数的单输出感知机

# 定义网络结构
x=tf.random.normal([1,3])
w=tf.ones([3,1])
b=tf.ones([1])
y = tf.constant([1])


with tf.GradientTape() as tape:

    tape.watch([w, b])
    logits = tf.sigmoid(x@w+b) 
    loss = tf.reduce_mean(tf.losses.MSE(y, logits))

grads = tape.gradient(loss, [w, b])
print('w grad:', grads[0])

print('b grad:', grads[1])
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开发者雷

尘世间一个小小的开发者,每天增加一些无聊的知识,就不会无聊了

要加油~~~

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