摘要：
反向传播练习 现在你来实现一个通过反向传播训练的神经网络，数据集就是之前的研究生院录取数据。通过前面所学你现在有能力完成这个练习： 你的目标是： 实现一个正向传播 实现反向传播算法 更新权重 import numpy as np from data_prep import features, tar 阅读全文
摘要：
反向传播 如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。 要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产 阅读全文
摘要：
实现隐藏层 先修要求 接下来我们会讲神经网络在多层感知器里面的数学部分。讲多层感知器我们会用到向量和矩阵。你可以通过下列讲解对此做个回顾： 可汗学院的 向量入门. 可汗学院的 矩阵入门. 由来 之前我们研究的是只有一个输出节点网络，代码也很直观。但是现在我们有多个输入单元和多个隐藏单元，它们的权重需 阅读全文
摘要：
实现梯度下降 现在我们知道了如何更新我们的权重： 你看到的是如何实现一次更新，那我们如何把代码转化为能够计算多次权重更新，使得我们的网络能够真正学习呢？ 作为示例，我们拿一个研究生学院录取数据，用梯度下降训练一个网络。数据可以在这里找到。数据有三个输入特征：GRE 分数、GPA 分数和本科院校排名（ 阅读全文