18 深度学习案例——基于卷积神经网络的手写体识别
基于卷积神经网络的手写体识别19.2 深度学习的概念及关键技术1、神经网络模型2、深度学习之卷积神经网络19.3 Python深度学习库——Keras1、Keras的安装2、Keras的网络层3、用Keras构建神经网络19.4 程序设计的思路19.5 源代码1、MNIST数据集2、手写体识别案例体现3、预测自己手写图像
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
19.2 深度学习的概念及关键技术
1、神经网络模型
·生物神经元
·轴突（输出）终端为其他神经元的树突（输入）
·人工神经网络
2、深度学习之卷积神经网络
·深度学习结构：含有多隐层的神经网络。
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