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人人都能看懂的Transformer/第七章——前馈神经网络.md

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 ### 前言
 
-在[A Neural Network Playground](https://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle&regDataset=reg-plane&learningRate=0.03&regularizationRate=0&noise=0&networkShape=4,2&seed=0.53882&showTestData=false&discretize=false&percTrainData=50&x=true&y=true&xTimesY=false&xSquared=false&ySquared=false&cosX=false&sinX=false&cosY=false&sinY=false&collectStats=false&problem=classification&initZero=false&hideText=false)这个网址玩过的应该对神经网络有了基本的了解，大部分情况下，随着层数跟神经元的增加，结果一般也会变好，即正相关，但同时也意味着更多的资源投入等。我们对神经网络这块讲的会比较简单，因为更底层的原理短时间无法讲明白，大家了解稍微深一点即可。
+在[A Neural Network Playground](https://playground.tensorflow.org/)这个网址玩过的应该对神经网络有了基本的了解，大部分情况下，随着层数跟神经元的增加（或者特征x的增加），结果一般也会变好，即正相关，但同时也意味着更多的资源投入等。我们对神经网络这块讲的会比较简单，因为更底层的原理短时间无法讲明白，大家了解稍微深一点即可。