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RSS订阅原创 MLP示例
MLP（多层感知机）是一种基础的前馈神经网络，由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成，各层之间全连接。每个神经元先进行加权求和 z=∑xw+bz=\sum xw+bz=∑xw+b，再通过激活函数（如 Sigmoid、ReLU）引入非线性，从而实现对复杂关系的建模。模型通过前向传播得到预测值，再利用损失函数（如均方误差）衡量误差，并通过反向传播不断调整所有权重和偏置，使预测逐步逼近目标值。MLP结构简单、通用性强，能够用于分类和回归等任务，但在训练中可能面临梯度消失等问题。
2026-05-02 23:22:34
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原创 2.DOM
BOM自主学习笔记，记录了一些注意点和一些常用的方法，为了方便理解，用词不是很规范，可能有错误，还望大佬指正。希望对刚学BOM的同学有所帮组
2022-12-20 23:26:58
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空空如也
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