摘要： 1.深度学习本质就是找一个函数能够拟合某一个的问题。 2.如果没有非线性的激活函数，整个函数就只有线性，也就是说你只能去线性地分类问题，但很多问题都不是线性可分的。 3.人脑神经元的连接是稀疏的，因此研究者认为大型神经网络的合理的连接方式应该也是稀疏的。稀疏结构是非常适合神经网络的一种结构，尤其是对 阅读全文

摘要： 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样 阅读全文

摘要： 错误代码： 正确代码： 正确代码只是比错误代码在reverse函数中增加了一个参数引用 错误代码使用的reverse函数并不能改变str这个实参，导致后面的翻转出错。增加参数引用后就能对参数str进行改变。 阅读全文