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使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLAB R2009a及以上版本环境下运行。
Keras是搭建神经网络的一个框架，以代码简洁著称。MNIST数据集的输入是手写数字0~9的图片，标签是每张图片对应的数字，整个数据集可以直接从Keras.库中下载。下面使用Keras搭建一个双层的神经网络，测试它在MNIST数据集上的性能。 3、将
而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。以digit0为例，进行手工演算。显示卷积之后的图像，观察提取到什么特征。
在 iOS 设备上也可以直接训练 LeNet 卷积神经网络，而且性能一点也不差，iPhone 和 iPad 也能化为实实在在的生产力。Core ML 主要解决的就是最后的模型部署这一环节，它为开发者提供了一个便捷的模型转换工具，可以很方便地将训练好的模型转
为了解决梯度爆炸的问题，Thomas Mikolov首先引入了一个简单的启发式解决方案，当梯度爆炸时，将梯度裁剪为一个小数值。也就是说，当它们达到某个阈值时，就会被重新设置为一个小数值.那梯度消失/爆炸问题仅是RNN才会出现的问题吗？ 2、靠近输入层
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