深度学习-1简单的神经网络原理

理解简单的神经网络 深度学习 最大的优点是特征工程 （提取特征值） 神经网络 就像一个黑盒子 输入 x, 输出 f(x) 存在f(x）=wx+b的关系 x是权重矩阵 b是偏置矩阵 分类或者回归任务时候 根据标签 y 和预测值f(x) 的损失 不断更新权重 w 和偏置b 当损失最小 接近于0 时候 用w b去部署应用 举例说明 假如现在需要用神经网络做CIFAR-10 分类 cifar-10 图片是

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