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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