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神经层和回归神经网络实现的步骤是什么？

TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架，其中包含了许多用于构建神经网络的API。下面是使用TensorFlow创建神经层和回归神经网络实现的步骤：
1. 定义神经层函数add_layer()，输入变量、输入大小、输出大小和激励函数，其中权重采用随机矩阵，偏置初始值为0.1，计算矩阵乘法，进行激活操作。
2. 定义输入和输出占位符，分别为x和y_。
3. 定义隐藏层并进行激活，使用ReLU激活函数。
4. 定义输出层并进行激活，使用线性激活函数，输出y。
5. 定义损失函数，使用平方差损失函数。
6. 定义优化器，使用梯度下降优化器。
7. 进行训练，使用batch大小为100，迭代次数为1000，每迭代50次输出一次损失值。

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