深度学习-基础知识前言一、神经元二、单层感知机三、多层感知机
深度学习-基础知识目录前言一、神经元二、单层感知机1.单层感知机模型2.训练过程3.单层感知机存在的问题三、多层感知机前言本深度学习系列是根据paddle飞浆所简单整理的，需要可自行跳转学习。本节是关于深度学习基础知识的相关内容，包括神经元、单层感知机与多层感知机。这是只会简单记录小部分知识，目的是方便以后复习用。一、神经元神经元细胞有抑制和兴奋两种状态。“McCulloch–Pitts (MCP) neuron”模型以上通过线性加权累加结果与阈值 θ进行比较解决二分类问题。二、单层
![【Verilog向SystemVerilog过渡遇到的问题】~ 信号变量类型的转变、 == 和 ===的区别、array[$]、奇偶校验位、repeat、数据选择语句、1. 信号变量类型的转变（reg、wire ===> logic）2. 关于 == 和 === ， != 和 !== 的区别3. 关于 array[$] 表示的意思？4. 按位取反~ 和 逻辑取反！5. 奇偶校验位6. repeat7. 数据选择语句var[a +: b]或var[a -: b]8. SV和verilog的区别8.](/uploads/reation/bcimg5.png)
