<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Softmax on Tony Bai</title><link>https://tonybai.com/tags/softmax/</link><description>Recent content in Softmax on Tony Bai</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>2004-2026 Tony Bai. 版权所有.</copyright><lastBuildDate>Fri, 28 Jun 2024 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://tonybai.com/tags/softmax/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Go与神经网络：手写数字识别</title><link>https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition/</link><pubDate>Fri, 28 Jun 2024 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition/</guid><description>本文永久链接 – https://tonybai.com/2024/06/28/go-and-nn-part3-handwritten-digit-recognition 在上一篇文章《Go与神经网络：线性回归》中，我们借由传统的机器学习方法：线性回归解决了房价预测问题。按照我初步设想的从传统机器学习到大语言模型的学习路线，是时候在这一篇中切换到学习**神经网络**了。 1\. 从线性回归到神经网...</description></item><item><title>TensorFlow入门：零基础建立第一个神经网络</title><link>https://tonybai.com/2017/02/06/build-your-first-neural-network-with-tensorflow/</link><pubDate>Mon, 06 Feb 2017 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://tonybai.com/2017/02/06/build-your-first-neural-network-with-tensorflow/</guid><description>首先，我不得不承认这篇文章有些标题党的味道^0^，但文章还是要继续写下去，备忘也好，能帮助到一些人也好。 在2016小结的时候，我说过：2017年要了解一些有关机器学习和人工智能(以下简称AI)方面的技术。如果有童鞋问：Why？我会告诉你：跟风。作为技术人，关注和紧跟业界最前沿的技术总是没错的。 2016年被业界普遍认为是AI这一波高速发展的元年，当然DeepMind的AlphaGo在这方面所起到...</description></item></channel></rss>