TensorFlow 学习（五）：深度学习、神经网络

tensor operation(返回结果tensor) 在S型神经元中，和感知器神经元的区别在于： 对于结果值z的转换，采用的不是sign函数进行转换，是采用平滑类型的函数进行转 换，让输出的结果值y最终是一个连续的，S型神经元转指使用的是sigmoid函数。 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 激活函数的主要特性

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