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RSS订阅原创 神经网络基础知识（一、神经网络与多层感知机）
（神经网络基础知识有3个部分：神经网络与多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络。）本文从神经网络发展的时间线为向导，整理神经网络相关知识，1943年M-P模型：人工神经元：从人类神经元中抽取出来的数学模型。人工神经网络：大量的神经元以某种连接方式构成的机器学习模型。1958年P（perception）感知机:有输入层和输出层。输入层将数据与权重相乘，再经过激活函数，得到输出。缺点：无法解决异或问题。只能解决简单的二分类问题。P本质是一条直线。多层感知机(MLP)：..
2022-01-10 16:25:33
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原创 深度学习入门Tensorflow2版本（第一周第一节）
一.张量与操作1.1，张量1.1.1认识张量tensorflow基本的操作对象是tensor。tensor可以理解为n维的数组和向量。比如，一个列向量是一维的tensor，矩阵是二维的tensor。tensor的表示有3种：Rank、shape、Dimension number。1.2张量的操作tf.strings：用于字符串的操作，常用于推荐算法场景，（对序列进行分割等）NLP场景。tf.debugging：tf.dtypes：函数的输出tf.math：数学中.
2022-01-02 15:06:30
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空空如也
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