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，
一、神经网络的定义 神经网络（Neural Network）是一种受生物大脑神经元结构启发的机器学习模型，由多层相互连接的“神经元”组成，能够通过数据自动学习复杂的模式和关系。它通过调整神经元之间的连接权重（参数）来优化预测或分类任务，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。 通俗理解 你可以把神经
一、梯度下降的含义 梯度下降是一种优化算法，用于通过计算目标函数的梯度（导数）来逐步调整参数，从而最小化损失函数（或最大化收益函数）。 通俗理解： 就像一个人下山，每一步都沿着最陡的方向往
