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NumPy 1.17.3 已经发布,这个版本包含针对 NumPy 1.17.2 报告的 bug 的修复以及一些文档改进。本版本支持的 Python 版本是 3.5-3.8。

山东大学人工智能导论实验1工程文件-numpy的基本操作 详解博客地址：https://blog.csdn.net/m0_52316372/article/details/125625648 内容： 使用numpy实现深度学习任务中的一些基本操作，包括以下函数：  sigmoid function  sigmoid gradient function  softmax function  cross entropy loss function 目标：  熟悉numpy的一些基本函数  理解sigmoid, softmax, cross entropy loss等函数 代码要求：  按代码模板实现函数功能 文档要求：  代码运行结果截图(main函数里的内容不要修改)  sigmoid函数的公式及图像  sigmoid函数梯度求解公式及图像  softmax函数公式  cross entropy loss function公式  它们在神经网络中有什么用处？

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MKL参考手册 Document Number: 630813-065US MKL 11.2

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