5 tensorflow实现神经网络
1 TF游乐场及神经网络简介
（TF游乐场，http://playground.tensorflow.org，略）
使用神经网络解决分类问题的主要步骤：
1. 提取特征向量作为输入
2. 定义神经网络结构，得到输出
3. 通过训练数据调整参数取值，这是训练神经网络的过程
4. 使用神经网络进行预测
2 前向传播算法简介
神经网络的结构就是不同神经元之间的连接结构。
全连接的神经网络是指相邻两层之间的任意两个节点之间都有连接。和卷积层、LSTM结构不同。
前向传播结果需要三部分信息：输入，连接结构和输出。
实现前向传播过程的TF程序：
a = tf.matmul(x, w1)
y = tf.matmul(a, w2)
tf.matmul实现了矩阵乘法的功能。
3 神经网络参数与TF变量
TF中，变量（tf.Variable）的作用是保存和更新神经网络中的参数，需要指定初始值，一般是使用随机初始值。
在TF中声明一个2×3矩阵的方法
weights = tf.variable(tf.random_normal([2,3], stddev=2))
上面的代码生成一个2×3矩阵，矩阵中元素是均值为0，标准差为2的随机数，tf.random_normal函数可以通过参数mean来指定均值，没指定时默认为0。
TF随机数生成函数
| 函数名称 |
随机数分布 |
主要参数 |
| tf.random_nomal |
正态分布 |
均值、标准差、取值类型 |
| tf.truncated_normal |
正态分布，但如果随机出来的值偏离平均值超过2个标准差，那么这个数将会被重新随机 |
