问Tensorflow神经网络中的特征表示
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Stack Overflow用户

提问于 2016-08-14 22:40:42

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我一直在使用tensorflow playground：http://playground.tensorflow.org/，并设计了一些有趣的网络，我想在实际的tensorflow工作中部署它们。

我注意到，在操场上，他们将特征集表示为函数x，x^2，sine(x)等。

Feature Sets on Tensorflow Playground

我的问题是:在tensorflow作业中表示这些类型的转换函数的最佳方式是什么？人们通常是如何处理这件事的？是在输入层之前的转换中，还是在网络本身中？

我有在tensorflow中编写基本回归和处理自定义数据集的经验，但我是深度学习的新手。

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发布于 2016-08-15 15:22:23

基本上，你需要从数据集中提取一些特征，它们应该以最好的方式描述你的问题。因此，首先尝试使用不同的算法\函数从您的数据集生成数据，将其重塑为适合您的模型输入(反之亦然)，然后将这些内容提供给神经网络。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/38943279

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