3、深度学习中的前馈神经网络与激活函数实践

深度学习中的前馈神经网络与激活函数实践

1. Gluon框架构建神经网络

Gluon是由AWS和微软推出的深度学习框架，它提供了简单易懂的API，且不会损失性能。目前，Gluon已包含在MXNet的最新版本中，并将在CNTK等其他框架的未来版本中可用。与Keras类似，Gluon也是其他深度学习框架的包装器，但它最初更专注于命令式框架。

以下是使用Gluon构建神经网络的具体步骤：
1. 安装MXNet ：按照“使用MXNet构建高效模型”中的步骤安装MXNet。
2. 导入Gluon ：

from mxnet import gluon

3. 创建虚拟数据 ：

import mxnet as mx
import numpy as np
x_input = mx.nd.empty((1, 5), mx.gpu())
x_input[:] = np.array([[1,2,3,4,5]], np.float32)
y_input = mx.nd.empty((1, 5), mx.gpu())
y_input[:] = np.array([[10, 15, 20, 22.5, 25]], np.float32)

4. 构建神经网络 ： </