什么是深度学习

深度学习=深度神经网络+机器学习

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神经元模型

输入信号、加权求和、加偏置、激活函数、输出

全连接层

输入信号、输入层、隐层（多个神经元）、输出层（多个输出，每个对应一个分类）、目标函数（交叉熵）

待求的参数：连接矩阵W、偏置b

训练方法：随机梯度下降，BP算法（后向传播）

 

Python中深度学习实现：Keras

官网：https://keras.io/

安装：pip install Keras

优点：高度集成和封装，上手快、使用方便

内容：Model、Layer、Objective、Metric、Optimizer、Activation、Initialization、Regularizer

 

全连接层：Dense

 

 

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