神经网络中的数学概念是构建和理解神经网络模型的基础。以下是一些关键数学概念：
- 矩阵运算：神经网络中，矩阵运算用于表示和计算数据。
- 激活函数：激活函数为神经网络引入非线性，使模型能够学习复杂模式。
- 梯度下降：梯度下降是优化神经网络参数的常用方法。
激活函数
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- 矩阵运算
- 矩阵加法
- 矩阵乘法
- 转置
- 激活函数
- Sigmoid
- ReLU
- Tanh
- 梯度下降
- 计算梯度
- 更新参数
通过学习这些数学概念，你将能够更好地理解和实现神经网络模型。