Python深度学习基础 Python深度学习深度神经网络 Python深度学习训练神经网络 在本章中，我们将深入研究Python深度学习的基础知识。 深度学习模型/算法 现在让我们了解不同的深度学习模型/算法。 深度学习中的一些流行模型如下 - 卷积神经网络 递归神经网络 深层信念网络 生成敌对网络 自动编码器等 输入和输出表示为矢量或张量。例如，神经网络可以具有将图像中的各个像素RGB值表示为矢量的输入。 位于输入层和输出层之间的神经元层称为隐藏层。当神经网络试图解决问题时，这是大部分工作发生的地方。仔细研究隐藏层可以揭示很多关于网络学习从数据中提取的特性。 通过选择哪些神经元连接到下一层中的其他神经元来形成不同的神经网络架构。 用于计算输出的伪代码 以下是计算 前向传播神经网络 输出的伪码- ＃node []：=拓扑排序节点的数组 ＃从a到b的边意味着在b的左边 ＃如果神经网络具有R输入和S输出， ＃那么第一个R节点是输入节点，最后的S节点是输出节点。 ＃incoming [x]：=连接到节点x的节点 ＃weight [x]：=到x的传入边的权重 对于每个神经元x，从左到右 - 如果x <= R：什么都不做＃它是一个输入节点 输入[x] = [输入[i]输入[x]中的i]] weighted_sum = dot_product（权重[x]，输入[x]） output [x] = Activation_function（weighted_sum） Python深度学习深度神经网络 Python深度学习训练神经网络
