1、 骑着蜗牛追火箭
2、 3月清落花
3、 梵天的幽吟(难懂又有深意的英文网名)。
4、学英语的「误区」和「超级大坑」！我们普遍对学外语学习方法的认识是：
5、在案件与纠纷公开化，网名纷纷充当法官进行审判的今天，什么才是公正？我们以为的正义就是公正吗？当一个案件在网络上被曝光，舆论是公正的吗？如果案件反转了呢？
6、 人间香奈儿
7、 小明看到了四位女孩，凝集心神，发现她们并不是自己所追寻的那四位女孩。
8、 看图中的三条直线。我在图片中选中了3个点并分别画出了它们关于sigmoid函数图像的切线。
9、Clearlove(纯洁至极的爱)(难懂又有深意的英文网名)。
10、中文音译：赖利
11、麋鹿撞心
12、 3当歌纵马
13、名字性别：中性英文名：
14、47)、乖一点
15、 4夜染、繁华处
16、 1兮余年华
17、60)、草莓熊
18、失温Lossoftemperature
19、 4绝世容颜
20、 这个判断的过程可以用一个简单的函数来实现：若0.1a+10b=5则输出0。
21、 我们可以根据我们的需要选择不同的激活函数，使用激活函数将神经元的输出限定在我们想要的范围内。
22、在霍比屯猛吃三天。@雪莱
23、Soul：灵魂
24、 世俗烟火
25、正是因为如此，所以，我们就把路称之为马路。
26、 叛逆风云
27、 3山间听风
28、然后以亲身经历讲讲这个理论具体怎么回事，该怎么用；
29、最大的变化就是我的知乎时间线上基本都是西方文化以及语言学的内容，但实际上我从小学开始就是一个纯纯的理工宅。@天洛_奇
30、中文音译：杰米
31、作者以轻快、自嘲的笔调记录下自己面对衰老与死亡的迫近时的种种感受。虽然独自一人生活，却能每天发现生活中的小确幸，感受着山中万物的美好与灵性。虽然衰老而无用，却时常深深感到幸福。老年，是神明赐予的平安。
32、 琴楼听雪
33、 那么小明是如何在第1次预测之后，得到了一个误差相对于第1次变小了的第二次预测呢？
34、 这还仅仅是在我们这个极度简化的例子，在计算机视觉一个基础的神经网络入门例子中，其权重有1万多个，相当于有一个包含1万多个变量的等式，想一想吧··这谁能算出结果来，真是不可能的事情。
35、 因为这个梯度的方向代表了b₁₁使E₁增加的方向，我们再将结果取反，得到： a₁₁h₁e₁g₁(1-g₁)d₁₁(1-d₁₁)。
36、 上面这句话非常重要，让我给你举个例子好了。
37、 第11行的for为循环体标志，这句话使得第12行到24行重复进行60001次。在每次迭代之中，我们的神经网络都会使用顾客的特征值作为输入，基于该数据与两层突触：syn0、syn1对每一名顾客下单剁椒鱼头的概率分别做出预测，然后将这些预测与真实数据进行对比，分析错误并从中学习，改变syn0和syn1以改善下一次迭代中预测的结果。
38、 嗯，我想你可能会疑问了，什么是线性不可分问题？特征间相互作用是个啥？别急，我去喝口水，马上回来。
39、 那么，l2的变化会导致E有什么样的变化呢？我们知道，l2的变化引起了l2_error的变化，而l2_error的变化又引起了E的变化。我们将这两个变化率，即这两个变化率相乘，就得到了E相对于l2的导数。
40、 素颜良人