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标签： 神经网络
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【通俗易懂】带你理解神经网络中的激活函数
今日给咱们共享一篇关于深度学习中激活函数的文章。文章翻译自Avinash Sharma V的《Understanding Activation Functions in Neural Networks》-2017年3月31日，假如翻译有不到位的地方还请各位大佬指正。
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深度学习之前馈神经网络
前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种最简单的神经网络模型，也是深度学习中最基础的模型之一。其基本思想是将输入数据传递给网络的输入层，逐层进行非线性转换，并终究输出猜测成果，如下图所示：
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安装tensorflow的GPU版本—CUDA11.6的安装
TensorFlow 是一个十分盛行的深度学习结构，它能够适应各种模型的练习和猜测需求。TensorFlow 支持GPU加快，使得该结构的性能大幅提升，特别是在处理大规模数据时。
![深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算](https://www.6hu.cc/wp-content/uploads/2023/07/1690215227-3ce14ddb3a05d8a.png)
