专线是一种高性能、安全性极好的网络传输服务。专线服务避免了用户核心数据走公网线路带来的抖动、延时、丢包等网络质量问题，大大提升了用户业务的性能与安全性。
一句话复习一下：神经网络的传播都是形如Y=WX+b的矩阵运算；为了给矩阵运算加入非线性，需要在隐藏层中加入激活层；输出层结果需要经过Softmax层处理为概率值，并通过交叉熵损失来量化当前网络的优劣。
目前，深度学习主要以神经网络模型为基础，研究如何设计模型结构，如何有效地学习模型的参数，如何优化模型性能以及在不同任务上的应用等。 生物神经网络的最小单元是神经元。而人工神经网络的最小单元是感知机。
所以用全连接网络来解决图像分类问题，在实际工程上是不可行的。 那么，有没有更好的网络结构来解决图像分类等问题呢？答案是肯定的，那就是卷积神经网络（CNN）。
基于图结构的数据样本，设计了一种基于图卷积的深度神经网络模型，用来对样本数据进行特征提取和样本分类。 3) 基于设计方案设计了实验方案并对结果进行了分析。
如果没有激活函数，神经网络中的每一层的输出只是承接了上一层输入函数的线性变换，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这将极大限制神经网络的表达能力。
实验结果表明，所设计的 FPGA 电路能够实现两种网络模型的软件定义，网络模型与输入数据集相同的条件下，该架构的运算处理能力为 CPU 的 10 倍，运算能耗比为 GPU 的 2 倍。
唯理神经腕带产品基于自研的WLS128芯片，通过采集前臂肌肉神经电与肢体运动信息进行自然手势识别，使我们能更加直观的操控数字世界。
，并且在飞桨并行计算框架基础上实现了分布式大规模图神经网络模型的训练和预测。
前几天有人发布了一个可以在 iOS 设备上直接训练神经网络的开源项目 MNIST-CoreML-Training，引起热议。
TensorFlow提供了灵活且强大的工具集，可以用来开发复杂的图像识别模型，如卷积神经网络（CNN）。
