27_动手实现TensorFlow–实现梯度下降
上节实现了误差计算之后我们已经实现所有前向的计算步骤。下面我们将使用计算出的误差进行反向的操作，也就是反向传播。在这个过程中，神经网络计算权重该如何修改才能够使得误差最小。我们通常使用梯度下降法实现对权重的修改。
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17_神经网络–梯度下降的代码实现
经过上一节的讲解我们已经知道了我们的权重是如何更新的，本节将讲解如何将这个过程通过代码实现。基于python和numpy。
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上节实现了误差计算之后我们已经实现所有前向的计算步骤。下面我们将使用计算出的误差进行反向的操作，也就是反向传播。在这个过程中，神经网络计算权重该如何修改才能够使得误差最小。我们通常使用梯度下降法实现对权重的修改。
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经过上一节的讲解我们已经知道了我们的权重是如何更新的，本节将讲解如何将这个过程通过代码实现。基于python和numpy。
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