深度學習-1簡單的神經網絡原理

理解簡單的神經網絡 深度學習 最大的優點是特徵工程 （提取特徵值） 神經網絡 就像一個黑盒子 輸入 x, 輸出 f(x) 存在f(x）=wx+b的關係 x是權重矩陣 b是偏置矩陣 分類或者回歸任務時候 根據標籤 y 和預測值f(x) 的損失 不斷更新權重 w 和偏置b 當損失最小 接近於0 時候 用w b去部署應用 舉例說明 假如現在需要用神經網絡做CIFAR-10 分類 cifar-10 圖片是

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