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75%

w1x2+w2x2+w3x3+w4x4+……+n=

w1=1,w2=1输出=2，阈值1.5或：只要有一个为1，输出就为 异或问题：相同为0，不同

感知机——>神经元——多个

分 二分 某一个样本——->得出属于全部类别的每一个概 羊 反 算10个类28*28=[None, 输出1 输出2

样本—->1one_hot10[None, ....

[None,

110.0.0.0.0.0.0.

单层（全连接层）特征值[None, 目标值[None,1、定义数据占位特征值[None,2、建立模 [784, b=

目标值[None,y_predict=tf.matmul(x,w)+loss4、梯度下降优

奇 零填卷积层：定义过滤器（观察窗口）大小，步长(移动的像素数量1*1，3*3，

2

卷积层：32个filter3*3，步长1,H2=(28-3+2P)/1+1=w2=(28-3+2P)/1+1=[27,27, 池化：[2,2]

sigmoid=1/1+e^-zrelu=max(0,x) 2、20*20,30*20

[None [None,10]10[None,28,28,一卷积层：卷积：32个filter,5*5，strides1,输入：[None,28,28, 输出：[None,28,28,激活:[None,28,28池化：2*2strides2[None,28,28,32]———>[None,14,14,输入：[None,14,14,32] 输出：[None,14,14,64]激活:[None,1414池化:2*2输入：[None,14,14, 输出：[None,7,

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