Python深度学习模型利用Tensorflow（6）构建神经网络基础框架

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通过Tensorflow框架实现对XOR问题的求解
激活函数的选择直接影响神经网络的表现
正向传播用于前馈信息处理过程
而反向传播则负责误差逆向扩散以更新模型参数
为防止模型过度拟合训练数据而采取的技术措施
常见的权重正则化方法包括L1和L2范数约束
Dropout技术通过随机丢弃部分神经元以减少模型复杂度来实现正则化效果
批量归一化Batch Normalization作为一种有效的规范化手段能够稳定优化过程并加快收敛速度
合适的权重初始化策略有助于加速训练并提升模型性能
通过引入跳跃连接（Residual Connection）机制来缓解梯度消失问题和提高网络深度表达能力

• 决定最佳优化方案
• • 基本的梯度更新方法
  • 动量加速法
  • Nesterov加速梯度法
  • 自适应学习率调整法
  • 均方根传播法
  • Adam优化方法
  • 如何评估与选择最优优化方案

基于tf.keras搭建神经网络框架。【以tf.keras.Sequential实现层的顺序结构。

万能逼近定理（Universal Approximation Theorem）作为神经网络的核心内容之一，在该理论指导下构建的多层次结构能够有效实现任意复杂度的非线性映射