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Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

news 2026/3/26 23:51:54

🎯 本节目标

  1. 理解生物神经元与人工神经网络的映射关系
  2. 掌握激活函数与损失函数的核心作用
  3. 使用Keras构建手写数字识别模型
  4. 可视化神经网络的训练过程
  5. 掌握防止过拟合的基础策略

一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）

1. 神经元对比
生物神经元人工神经元
树突接收信号输入层接收特征数据
细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）
轴突传递电信号激活函数处理输出
2. 核心组件解析
  • 激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max(0, x)）
  • 损失函数：模型的"错题本"（如交叉熵损

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