BP神经网络初学习
tensorflow搭建神经网络
根据实验室项目需要搭建了三层前向反馈神经网络尝试深度学习，刚开始利用matlab计算超越方程得到结果精度过低导致学习结果出现赋值，更改输出精度后问题解决。
本结构隐藏层设置了三层，每层128个神经元**函数为Relu，利用adam算法更新权重，误差函数选用mse，数据处理完成后开始学习，结果误差达1300多且不下降，检查代码发现输出元**函数使用了softmax,softmax将结果映射到（0，1）区间，变为判断器和项目要求不符，更改后网络可以正常学习，但是调参后loss还是达到39下不去，后期考虑调整网络层数神经元个数或者尝试使用卷积和递归神经网络。