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用十分鐘理解 《神經網路發展史》 https://www.slideshare.net/ccckmit/ss-69447809

一．專為程式人寫的神經網路導論 (以反傳遞演算法為入門磚) https://www.slideshare.net/ccckmit/ss-93434977

   01.會是一個實數值。
   02.不太用爬山算法，因為如果函數很複雜，會很浪費時間。
   03.微積分－導（梯度），可以選擇方向，稱：梯度下降法。在底部時，梯度為０。最大值／最小值，是方向相反。

  ＊ehaas  ----> js-autodiff
  ＊直播網址：https://www.youtube.com/watch?v=80Cusk3Jxlk
  ＊例子 nn6  ： https://github.com/ccckmit/nn6

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