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  • Tensorflow+Keras 深度学习人工智能实践应用 Chapter Two 深度学习原理

    2.1神经传导原理

    y=activation(x*w+b)

    激活函数通常为非线性函数  Sigmoid 函数 和  ReLU函数

    2.2以矩阵运算模仿真神经网络

    y=activation(x*w+b)

    输出=激活函数(输入*权重+偏差)

    2.3多层感知器模型

    1以多层感知器模型识别minst 手写数字图像

    输入层的数据 是28*28的二维图像 以reshape 转换为1 维的向量 作为784个神经元的shuru

    输入层 784 个输入神经元接收外界信号

    隐藏层 模拟内部神经元 共有 256个隐藏神经元

    输出层 10个输出神经元就是预测的结果

    对应我们希望预测的数字 0-9共有10个结果

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