神经网络-DNN前向传播

神经网络 从感知机到神经网络 感知机的模型 它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图： 接着是一个神经元激活函数： 从而得到我们想要的输出结果1或者-1。 这个模型只能用于二元分类，且无法学习比较复杂的非线性模型。 而神经网络则在感知机的模型上做了扩展，总结下主要有三点： 1）加入隐藏层，隐藏层可以有多层，增强模型的表达能力，当然增加了这么多隐藏层模型的复杂度也增加了好多。 2）输出层的神经元也

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