一. 前言
本文为摘要和简单笔记,感谢作者通俗易懂的解释。
原文来自:《重磅!从单层感知器到深度学习以及深度学习必知的框架》
http://blog.youkuaiyun.com/u010402786/article/details/50519922
二. 单层神经网络(感知器)
在“感知器”中,有两个层次。分别是输入层和输出层。
输入层里的“输入单元”只负责传输数据,不做计算。
输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。
本文介绍了单层神经网络(感知器)的基本结构及其工作原理。感知器由输入层和输出层组成,输入层负责传输数据,输出层进行计算处理。
本文为摘要和简单笔记,感谢作者通俗易懂的解释。
原文来自:《重磅!从单层感知器到深度学习以及深度学习必知的框架》
http://blog.youkuaiyun.com/u010402786/article/details/50519922
在“感知器”中,有两个层次。分别是输入层和输出层。
输入层里的“输入单元”只负责传输数据,不做计算。
输出层里的“输出单元”则需要对前面一层的输入进行计算。
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