树莓派3 部署wordpress,网站建设哈尔滨网站优化4,免费链接生成器,现在市面网站做推广好深度学习 1.神经网络原理1.1神经元模型1.2神经网络结构1.3隐藏层1.3.1激活函数层1.4输出层1.4.1softmax层1.5损失函数1.6反向传播2.多层感知机2.1线性网络的局限性2.2引入非线性2.3多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）2.4激活函数（Activation Function）2.4.1Sigmoid函… 深度学习 1.神经网络原理1.1神经元模型1.2神经网络结构1.3隐藏层1.3.1激活函数层 1.4输出层1.4.1softmax层 1.5损失函数1.6反向传播 2.多层感知机2.1线性网络的局限性2.2引入非线性2.3多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）2.4激活函数（Activation Function）2.4.1Sigmoid函数2.4.2Tanh函数2.4.3ReLU函数2.4.4Softmax函数 3.前向传播和反向传播3.1前向传播3.2损失函数3.3反向传播3.3.1反向传播原理3.3.2最小化损失函数 4.多层感知机代码实现4.1MNIST数据集4.2Pytorch搭建神经网络4.2.1导入数据4.2.2创建网络结构4.2.3定义损失函数4.2.4创建优化器4.2.5训练模型4.2.6测试模型4.2.7保存模型参数 5.回归问题5.1一元线性回归5.2多元线性回归5.3多项式回归5.4线性回归代码实现5.4.1数据生成5.4.2设置超参数5.4.3初始化参数5.4.3开始训练5.4.4可视化5.4.5利用Pytorch实现线性回归 6.分类问题6.1分类任务的定义6.2机器学习算法流程6.3多分类问题的数学表示6.4Softmax回归6.4损失函数6.4.1对数损失函数6.4.2交叉熵损失函数 7.多分类问题代码实现7.1加载MNIST数据集7.2数据加载器7.3构建网络7.4定义损失函数和优化器7.5模型评估7.6模型训练 1.神经网络原理
1.1神经元模型 神经网络是一种数学模型，下图是一个最简单的神经元，通常用带有输入输出的圆圈来表示，虽然其名为神经元，但是其内在是线性模型。 神经元模型用数学公式表示为 y = f ( ∑ i = 1 n
