首页 > TAG信息列表 > 第层
【MindSpore:跟着小Mi一起深度学习吧】深度神经网络
好久不见，甚是想念！小Mi最近一直在忙着消化深度学习的各种知识点，这不就马不停蹄地就给大家安排上啦！今天小Mi给大家介绍简单的深度学习网络（Deep Neural Networks， DNN），废话不多说，赶紧开始吧~ 感知机 首先隆重介绍下神经网络的基础单元——感知机，整体过程就是对若干输入进行加权求和，再加反向传播算法（过程及公式推导）
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN反向传播算法（过程及公式推导）
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐反向传播算法（过程及公式推导）
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐反向传播算法（过程及公式推导）
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，反向传播算法（过程及公式推导）
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，