背景介绍
1）深度学习应用
神经网络非线性能力及原理
1）感知器与逻辑门
2）强大的空间非线性切分能力
3）网络表达力与过拟合问题
4）BP算法与SGD
代码与示例
1）Tensorflow多层感知器非线性切分
2）神经网络分类（非线性）示例
3）Google Wide&&Deep Model
2课 DNN与混合网络：google Wide&Deep——Julyedu
1）感知器与逻辑门
3）网络表达力与过拟合问题
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