從理論到實踐，才是完整的學習過程。
神經網路的提出，是從神經元開始的。從生物學意義上的神經元得到啟發，感知機的概念被提了出來。感知機的原理就是對輸入向量進行一定的計算，並通過啟用函式得到更加能表達資料意義的內容。再從向量開始擴充，拓展到矩陣，以及更高維的張量。於是，全連線層被用來同時處理更多的資料。全連線層的實現方式主要有兩種：張量形式和層形式。
張量形式主要是兩步，先將輸入資料乘上這一層的權重，加上偏置項，然後輸入進啟用函式得到結果。呼叫tf.matmul計算相稱運算，啟用函式的選擇放在後面。層形式相比較為簡單，通過tf.keras.layers.dense同時設定好層的輸出神經元個數以及啟用函式，在呼叫build方法或者經過計算後，會在內部建立權重矩陣偏置項。同時dense物件擁有一些屬性，可以檢視這一層的具體情況。kernel屬性檢視權重矩陣，bias屬性檢視偏置項，trainable_variables屬性包括所有需要優化的張量，non_trainable_variables屬性包括不需要優化的張量，variables包括所有張量。
漸漸的，僅僅乙個全連線層已經不能夠完成複雜的任務，於是神經網路開始出現，人們把多個網路層連起來，前面一層的輸出輸入下一層，來實現複雜的目標。通過tf.gradienttape上下文管理待優化張量，呼叫gradient方法計算梯度，再使用tf.keras.optimizers優化器優化張量。同樣的，對於網路，可以用兩種方式實現，還可以更進一步，將dense物件包含在tf.keras.sequential容器中，簡化呼叫過程。
網路層中使用的啟用函式，有一些常用的函式，包括sigmoid、tanh、relu、leakyrelu等。前兩種在一定範圍內有較好表現，但是如果資料趨向於正負無窮，導數趨向於0，會導致梯度瀰散現象，降低網路效能。而後兩種可以改善這樣的現象，他們相同的是對正數直接輸出，不同的是，relu對負數直接輸出為0，而leakyrelu將負數乘乙個小於1的正數，對負數進行了一定的保留。
同時，啟用函式也控制了輸出層輸出結果的分布情況，sigmoid控制輸出範圍為[0, 1]，tanh控制輸出範圍為[-1, 1]，而有時要控制輸出範圍[0, 1]同時總和為1，這時就需要softmax函式，softmax(x)=exp(x)/sum(exp(x))。
最後就是誤差計算，常用的有均方差、交叉熵、kl散度、hinge loss函式等。
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