今天去看總統府光雕，人感覺不多
然後玩廣角是爽快ㄉ(#

草稿沒ㄌ
進補充名詞單元(各種回頭，傳說中的什麼螺旋學習by教育部
(幹話王上路)

好ㄉ今天來看個
啟用函式

初始:無論你的神經網路有多少層，輸出都是輸入的線性組合，與沒有隱藏層效果相當，這種情況就是最原始的感知機（Perceptron）
進化-更好地學習和表示輸入輸出之間非線性的複雜的任意函式對映:決定引入非線性函式作為激勵函式。激勵函式用於神經網路的層與層之間，上一層的輸出通過激勵函式的轉換之後輸入到下一層中。這樣深層神經網路幾乎可以逼近任何函式。
注意:你可以創造自己的激勵函式來處理自己的問題, 不過要確保的是這些激勵函式必須是可以微分的，因為在backpropagation誤差反向傳遞的時候，只有這些可微分的激勵函式才能把誤差傳遞回去。
form here

其實這篇文的重點在後面列舉的函式，大家有空可以看看(?
然後今天就醬。

認真覺得各種雷，害我超晚回家(小翻白眼
希望週末那個莫名其妙行程不會害我斷賽。

我的兩天假嗚嗚嗚......