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DL之DNN:基于神经网络(从1层~50层)DNN算法实现对非线性数据集点进行绘制决策边界
# 手动生成一个随机的平面点分布,并画出来
#设计一个简单的人工神经网络:输入两个值,输出0或1,即第一类还是第二类,但DNN其实获得是概率,如属于0的概率是42% 。只包含一层隐藏层,即只对样本点做交集而不做并集
#激活函数选择tanh函数,采用softmax分类器(LR的多分类),并且用互熵损失作为损失函数。BP计算梯度采用SGD算法
# 定义损失函数,以便使用梯度下降算法
# 向前推进,前向运算
# 也得加一下L2正则化项
# 建立3个隐层的神经网络
# 然后再把决策/判定边界画出来
内容提示:宏观经济学期末总复习2
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