深度学习-前馈神经网络

知识

1.前馈神经网络（重点看，讲得很全面）：

https://www.cnblogs.com/NeilZhang/p/9347233.html

反向传播、前向传播例图讲解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/82022962

2.DNN，deep neural network，深度学习之DNN与前向传播算法（更易于理解，但不全面）

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxODM4MjA5MA==&mid=2247485182&idx=1&sn=4ee89b6d5f4ee2eae38183be779870dd&chksm=97ea2c9ba09da58d876b471135c1d0a6e4a665ecfe86a301b909b273ebcf8bf7be80b06492c9&scene=21#wechat_redirect

3.深度学习之DNN与反向传播算法（确实讲得没有1好）

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxODM4MjA5MA==&mid=2247485238&idx=1&sn=dd6f20008062ea8493fc600e5244a5f0&chksm=97ea2d53a09da445e2b9b6a06bdb72d7e3190f77049c66ec33911ade356720ececd4932da18d&scene=21#wechat_redirect

实例：

用keras来做多分类问题：

鸢尾花分类：

https://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/81003618

参考了他构建工程的过程

（三分类问题）——改编自cifar10vgg16：

https://blog.csdn.net/PNAN222/article/details/80050887

参考了他最后的softmax层

model.add(Dense(self.num_classes)) #该全连接层的输出维度为3

model.add(Activation('softmax'))