神經網絡的認識（二）深層神經網絡

深層神經網絡 深度學習與深層神經網絡 非線性激活函數 多層網絡 損失函數 經典損失函數 神經網絡優化算法 神經網絡進一步優化 學習率 過擬合 滑動平均模型 深層學習有兩個非常重要的特性———多層和非線性 線性模型的侷限性， 就是任意線性模型的組合仍然還是線性模型。所以引出激活函數，經過激活函數變換完的輸出就不再是線性的了。 深度學習與深層神經網絡 非線性激活函數 如果將每一個神經元（也就是神經網絡

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