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TensorFlow में Initialization

अच्छा initialization वैश्विक न्यूनतम (global minimum) खोजने में लगने वाला समय घटा सकता है। इस अभ्यास में, हम एक न्यूरल नेटवर्क के लिए वेट्स और बायस initialize करेंगे, जो क्रेडिट कार्ड डिफॉल्ट के फैसलों की भविष्यवाणी करने में उपयोग होगा। समझ विकसित करने के लिए, हम सुविधा फंक्शंस और उच्च-स्तरीय keras ऑपरेशंस की बजाय लो-लेवल, रैखिक बीजगणित (linear algebra) वाला तरीका उपयोग करेंगे। हम इनपुट फीचर्स के सेट को 3 से बढ़ाकर 23 भी करेंगे। tensorflow से कई ऑपरेशंस इम्पोर्ट किए गए हैं: Variable(), random(), और ones().

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Python में TensorFlow परिचय

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अभ्यास निर्देश

  • लेयर 1 के वेट्स w1 को सामान्य वितरण (normal distribution) से खींचे गए मानों के साथ आकार [23, 7] वाले Variable() के रूप में initialize करें.
  • लेयर 1 का बायस ones का उपयोग करके initialize करें.
  • सामान्य वितरण से एक ड्रॉ का उपयोग करके w2 को आकार [7, 1] वाले Variable() के रूप में initialize करें.
  • b2 को Variable() के रूप में परिभाषित करें और इसका प्रारंभिक मान 0.0 रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Define the layer 1 weights
w1 = ____(random.normal([____, ____]))

# Initialize the layer 1 bias
b1 = Variable(____([7]))

# Define the layer 2 weights
w2 = ____

# Define the layer 2 bias
b2 = ____
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