（一）深度學習入門——基於Python理論與實現

第三章 神經網絡 機器學習的問題大體上可以分爲迴歸問題和分類問題； sigmoid函數 h(x) = 1/(1+exp(-x)) exp(-x)表示 可用 math.exp(-x) 計算 圖形： ReLU函數 h(x) = x (x > 0) h(x) = 0 (x <=0) 圖形： softmax函數 分子是輸入信號的指數函數，分母是所有輸入信號指數函數的和； 激活函數 一般地，迴歸問題可以使用

>>阅读原文<<