1 激活函数限制 激活函数是在预测时应用于一层神经元的函数。激活函数有以下的限制：约束1：函数必须连续且定义域是无穷的 约束2：好的激活函数是单...

1、所有关于神经元、梯度、层的堆叠等概念最后都汇集到一个重点：神经网络能够发现并创建相关性 2、关联抽象：神经网络试图寻找在输入层和输出层之间的...

1 梯度下降分类 1、本章描述的交通信号灯问题是一个多个输入一个输出的神经网络 2、随机梯度下降：它分别为每个训练样例执行预测和权重更新。它先拿...

1 多输入梯度下降学习 1、梯度下降也适用于多输入。因为例子中，三个权重共享一个输出节点，它们也共享一个 delta。但是由于 input 不同...

1、“比较”这一步会让你知道自己的模型错了多少。误差总是正的。均方误差是评估神经网络准确性的常用方法2、在“预测”步骤结束时，“学习”这一步会为...

1 基本概念 2 一些简单的神经网络和向前传播 1、神经网络的交互界面很简单。它接受输入变量，并以此作为信息来源；拥有权重变量，以此作为知识；然...

The timeline of DNA sequencing History of genome sequencing Classificati...

1 摘要 嵌合抗原受体 T 细胞疗法（Chimeric antigen receptor T cell therapy，简称CAR-T) 利用免...