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提供一个易于上手、可直接运行的单神经网络实现。

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简介:
通过实施单个神经网络,我所采用的开发环境为 Ubuntu 18.04 64位系统,主要依赖于以下软件:Python 3.6、Anaconda3 1.9.7、Spyder 3.34、TensorFlow 1.13.12。实验过程中,一个输入值被用作神经元的触发信号。单个权重用于将输入值与神经元输出相乘,其数值将在训练阶段进行调整。神经元的输出结果是输入值与权重值的乘积。此外,神经元通过比较实际输出与期望值来完成学习过程。

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    本项目为初学者设计,提供了一个易于上手的单个神经网络实现方案。代码简洁明了,无需复杂配置即可运行,是入门深度学习的理想选择。 我的开发环境是Ubuntu 18.04 64位系统,主要使用的软件包括Python 3.6、anaconda3 1.9.7、spyder 3.34以及tensorflow 1.13.12。 实验中使用了一个输入值作为神经元的激励。一个权重用于与该输入相乘以产生神经元的输出,这个权重会在训练过程中发生变化。最终输出是输入和权重的乘积结果。通过比较输出和期望值,神经元得以学习并调整自身参数。
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