keras之父《python深度学习》笔记 第二章介绍一、初识神经网络二、神经网络的数据表示三、张量计算四、基于梯度的优化总结
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档神经网络数学基础介绍一、初识神经网络1.导入数据2.网络架构3.编译步骤4.准备图像数据和标签5.训练过程二、神经网络的数据表示1.什么是张量2.张量关键属性三、张量计算1.逐个元素计算2.广播计算3.点积计算4.张量变形四、基于梯度的优化1.神经网络优化过程2.随机梯度下降3.反向传播算法总结介绍本章根据一个基础的神经网络示例，引出张量和梯度下降的概念，帮助初学者初步理解神经网络的工作原理提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可
