一、多输出分类含义 多输出分类（Multi-output Classification）是指机器学习中一个样本同时预测多个目标变量的任务，每个目标变量可能有不同的类别。例如，预测一张图片中同时包含的物体类型（猫、狗）和场景（室内、室外）。 通俗理解： 就像填写一份调查问卷，不仅要勾选你的兴趣爱好（多
一、神经网络的Softmax输出的含义 这张图片展示了神经网络中Softmax输出层的数学表达和结构设计。
一、Softmax回归简介 Softmax回归是一种用于多分类任务的机器学习模型，它通过Softmax函数将输入特征的线性组合转化为概率分布，使得每个类别的预测概率之和为1。它是逻辑回归（Logistic Regression）在多分类问题上的自然推广。 通俗理解 想象你在给一组照片分类（猫、狗、鸟
一、多类简介 多类（Multi-class） 是指机器学习或统计分类任务中，目标类别超过两个的情况。例如，手写数字识别（0-9共10类）或情感分析（正面、中性、负面）都属于多类问题。 通俗理解： 就像把一堆水果分成苹果、香蕉、橙子等多个类别，而不仅仅是“苹果和非苹果”两种。 例子
一、激活函数简介 激活函数（Activation Function）是神经网络中的关键组件，用于对神经元的输入进行非线性变换，使网络能够学习和表示复杂的数据关系。常见的激活函数包括 Sigmoid、ReLU、Tanh 等，它们决定了神经元是否被激活以及如何传递信号。 通俗理解 如果把神经网络比作人脑
一、使用TensorFlow构建和训练简单神经网络的代码
一、矩阵乘法简介 矩阵乘法（Matrix Multiplication）是一种将两个矩阵合并生成新矩阵的运算，其核心规则是“行乘列求和”：结果矩阵的第 i 行第 j 列元素，由第一个矩阵的第 i 行与第二个矩阵的第 j 列对应元素相乘后相加得到。 通俗理解： 想象两个快递公司，一个负责收集包裹（矩阵
一、前向传播简介 前向传播是神经网络中数据从输入层流向输出层的过程，每一层对输入数据进行加权求和并通过激活函数转换，最终得到预测结果。通俗来说，就像“信息在神经网络中一步步前向传递，每一层加工一点，最后给出答案”。 通俗理解 想象你在一家汉堡店点餐： 输入层：你选择食材（输入数据）。
一、TensorFlow简介 TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习模型的构建、训练和部署。它支持从研究到生产的全流程，提供灵活的工具和库，适用于计算机视觉、自然语言处理等多种任务。 通俗理解 可以把TensorFlow想象成一个“乐高工厂”： 张量（Tens
一、神经网络的层的定义 神经网络的层（Neural Network Layer）是构成深度学习模型的基本组件，每一层由多个神经元（或节点）组成，负责对输入数据进行特定计算（如加权求和、非线性激活等），并将结果传递到下一层。通过堆叠不同的层（如输入层、隐藏层、输出层），神经网络能够逐步提取和组合特征，
