MLP
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本文將展示使用不同激活函數（ReLU 和 Sigmoid）的效果。
一個簡單的多層感知器（MLP）模型來對 Fashion-MNIST 資料集進行分類。
函數定義
Sigmoid 函數
Sigmoid 函數將輸入壓縮到 0到 1 之間：
特性：
輸出範圍是 (0,1)(0, 1)(0,1
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隨著生成式AI不斷的推陳出新，對於能有效壓縮這些豐富且大量內容的技術，變得至關重要，影響著傳輸速度與執行速度，本文的壓縮架構，能夠有效地做成專用IC，在同樣的畫質水準下，甚至能夠達成JPEG 1/3的壓縮後容量，此方法可應用在各種3D NeRF生成作品上面，各種VR與3D生成技術都必然會用到。