神經網絡學習筆記2-多層感知機，激活函數
1多層感知機 定義：多層感知機是在單層神經網絡上引入一個或多個隱藏層，即輸入層，隱藏層，輸出層 2多層感知機的激活函數： 如果沒有激活函數，多層感知機會退化成單層 多層感知機的公式： 隱藏層 H=XWh+bh ...
原文：TensorFlow 2.0 深度學習實戰 —— 詳細介紹損失函數、優化器、激活函數、多層感知機的實現原理
前言 AI 人工智能包含了機器學習與深度學習，在前幾篇文章曾經介紹過機器學習的基礎知識，包括了監督學習和無監督學習，有興趣的朋友可以閱讀 Python 機器學習實戰 。而深度學習開始只是機器學習的一分支領域，它更強調從連續的層中進行學習，這種層級結構中的每一層代表不同程序的抽象，層級越高，抽象程度越大。這些層主要通過神經網絡的模型學習得到的，最大的模型會有上百層之多。而最簡單的神經網絡分為輸入層， ...
2021-09-01 11:13 0 470 推薦指數：
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