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深度学习框架：Chainer：深度学习与Chainer简介

1深度学习基础

1.1神经网络原理

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的模式识别和数据分类任务。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层包含多个神经元。神经元之间通过权重连接，权重的调整是神经网络学习的关键。

1.1.1神经元

神经元是神经网络的基本单元，它接收输入信号，通过激活函数处理后，产生输出信号。一个神经元的数学模型可以表示为：

y

其中，x1,x2,..

1.1.2激活函数

激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习和处理更复杂的数据模式。常见的激活函数有S