[Python人工智能] 四.TensorFlow创建回归神经网络及Optimizer优化器

从本篇文章开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章讲解了TensorFlow基础和一元直线预测的案例，以及Session、变量、传入值和激励函数；这篇文章将详细介绍TensorFlow创建回归神经网络及Optimizer优化器。本文主要结合作者之前的博客和"莫烦大神"的视频介绍，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。

基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来，共勉。

文章目录

一.TensorFlow创建神经层
二.回归神经网络实现
- 1.制作虚拟数据
- 2.添加神经网络层
- 3.计算误差与神经网络学习
三.回归神经网络可视化分析
四.Optimizer优化器
五.总结

同时推荐前面作者另外三个Python系列文章。从2014年开始，作者主要写了三个Python系列文章，分别是基础知识、网络爬虫和数据分析。2018年陆续增加了Python图像识别和Python

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