最近由于毕业设计的原因 ，学习神经网络。这篇文章是我边看北京大学曹健老师的《人工智能：Tensorflow笔记》边做的笔记。建议大家可以直接去大学mooc上面直接观看，老师讲的很详细。
用张量表示数据，张量就是n维列表
用计算图搭建神经网络
注意：计算图只是搭建神经网络，不会执行计算过程。要想得到计算结果，就要用到会话。
用会话执行计算图
参数介绍
参数就是计算图中线的权重，初始化为随机数。
当我们知道数据、计算图、会话和参数的概念之后，我们就可以学习神经网络的实现过程了。
神经网络的实现过程
神经网络的实现过程
前向传播
前向传播
前向传播的目标：定义输入、参数和输出。我们通常说的神经网络的层数，是指计算层的层数，并不包括输入输出层。
前向传播的过程
反向传播的目标：定义损失函数和反向传播方法。
注意这些过程只是搭建，并不执行，执行是会话的工作。
反向传播
反向传播的基本概念
代码例子：
代码示例
代码示例
代码示例
