（一）深度學習入門——基於Python理論與實現
第三章 神經網路
- 機器學習的問題大體上可以分為迴歸問題和分類問題；
- sigmoid函式
h(x) = 1/(1+exp(-x))
exp(-x)表示
可用 math.exp(-x) 計算
圖形：
- ReLU函式
h(x) = x (x > 0)
h(x) = 0 (x <=0)
圖形：
softmax函式
分子是輸入訊號的指數函式，分母是所有輸入訊號指數函式的和；
啟用函式
一般地，迴歸問題可以使用恆等函式；二元分類問題可以使用sigmoid函式；多元分類問題可以使用softmax函式；
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