神经网络学习笔记2-多层感知机，激活函数
1多层感知机 定义：多层感知机是在单层神经网络上引入一个或多个隐藏层，即输入层，隐藏层，输出层 2多层感知机的激活函数： 如果没有激活函数，多层感知机会退化成单层 多层感知机的公式： 隐藏层 H=XWh+bh ...
原文：TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理
前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读 Python 机器学习实战 。而深度学习开始只是机器学习的一分支领域，它更强调从连续的层中进行学习，这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象，层级越高，抽象程度越大。这些层主要通过神经网络的模型学习得到的，最大的模型会有上百层之多。而最简单的神经网络分为输入层， ...
2021-09-01 11:13 0 470 推荐指数：
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