@epic: Tak jak napisał @FailedNormie .
Plus, to czego szukasz to funkcja aktywacji neuronu. W przypadku tego frameworka nazywają to "squashing function". zobacz rozdział squashing function and bias . Jeśli zaczynasz przygodę z machinelearningiem proponowałbym mimo wszystko zacząć od #python , głównie dlatego że w necie znajdziesz multum tutoriali, i opisów jak co zrobić.
Dodatkowo, zależnie od danych i architektury sieci, możesz mieć kłopoty jeśli ustawisz funkcję aktywacji na liniową w
jestesmy na razie na etapie, zeby komputer potrafil zrobic mniej wiecej to, co potrafimy my


@miknan: weź pod uwagę skalę. My nie potrafimy przetworzyć milionów tekstów czy grafik. Komputery tak.

Np. problem rozpoznawania wielorybów na podstawie zdjęć: https://www.kaggle.com/c/noaa-right-whale-recognition
Komputery są od nas w tym lepsze. My nie damy rady obejrzeć wszystkich zdjęć.

Tak samo z tymi hipotetycznymi tekstami. Może pokazać się prawidłowość, że np. ludzie w wieku 30-40 lat będą częściej
@invtraveler: Kursy dotyczące ML w których wykorzystuję się język python zaczynają się od jego podstaw.
W tym bezpłatnym kursie znajdziesz pythona:
https://www.kadenze.com/courses/creative-applications-of-deep-learning-with-tensorflow-iv/info
https://github.com/pkmital/CADL
@mama_Andrzejka: Tu masz zebrane materiały dotyczące sieci neuronowych i ich nauki (szumnie nazywane Deep Learning - złożone sieci neuronowe)
https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers
http://deeplearning.net