原文： 神经网络实验：万能函数拟合器
从卷积层、激活层、池化层到全连接层深度解析卷积神经网络的原理
黄元章5353    阅5118    转12
神经网络你了解多少？今天我们来深度了解一下.....
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TF之DNN：TF利用简单7个神经元的三层全连接神经网络【2-3-2】实现降低损失到0.000以下
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超越ReLU却鲜为人知，3年后被挖掘：BERT、GPT-2等都在用的激活函数
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【精度】「自归一化神经网络」提出新型激活函数SELU
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深度学习入门者必看：25个你一定要知道的概念
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教程｜没有博士学位，照样玩转TensorFlow深度学习
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[Python人工智能] 七.加速神经网络、激励函数和过拟合
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【学术论文】卷积神经网络在肝包虫病CT图像诊断中的应用
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深度学习中number of training epochs中的，epoch到底指什么？
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王川: 深度学习有多深? 学了究竟有几分? (六)
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关于深度学习，这可能是你最容易读进去的科普贴了（六）
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【深度学习系列（二）】：基于c++实现一个简单的神经网络（3）
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激活函数：ReLU和Softmax
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[转]Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 | 我爱机器学习
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BP神经网络推导过程详解
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循环神经网络
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MATLAB神经网络工具箱
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机器学习教程之深度学习前馈神经网络
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基于BP人工神经网络的混凝土强度预测
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深度学习概述：从感知机到深度网络（下）
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