熊猫学猿--TensorFlow之深度学习

本文深入浅出地介绍了深度学习的基本概念,从神经元出发,讲解了神经网络的构成及其工作原理。探讨了线性模型和激励函数的作用,列举了常见的激励函数如Sigmoid、Tanh、ReLU和Linear。同时,阐述了神经网络由输入层、隐含层和输出层组成,而深度学习则是基于多层神经网络的学习。

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深度学习,熊猫就很简单的理解为,更深层面的学习。但打开课本,确实先解释神经网络,神经网络不是我们学的生物吗,好像有有细胞,轴突,树突等组成。现在的神经网络居然是一种算法体系。该算法体系的核心结构是神经元,神经元有输入和输出。输入要经过【线性模型】和【激励函数】处理之后进行输出。激励函数,有Sigmoid函数,Tanh函数,ReLU函数,Linear函数。熊猫有一种学数学的感觉,但是怎么应用到实际中去,熊猫现在一团浆糊。多个神经元首尾连接成神经网络,神经网络通常是由输入层、隐含层、输出层组成。深度学习就是深度神经网络的学习,深度神经网络就是多层神经网络。

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