《神经网络和深度学习》系列文章之目录

第一章 使用神经网络识别手写数字

《神经网络和深度学习》系列文章一:使用神经网络识别手写数字

《神经网络和深度学习》系列文章二:感知机

《神经网络和深度学习》系列文章三:sigmoid神经元

《神经网络和深度学习》系列文章四:神经网络的结构 

《神经网络和深度学习》系列文章五:用简单的网络结构解决手写数字识别

《神经网络和深度学习》系列文章六:通过梯度下降法学习参数

《神经网络和深度学习》系列文章七:实现我们的神经网络来分类数字(上)

《神经网络和深度学习》系列文章七:实现我们的神经网络来分类数字(下)

《神经网络和深度学习》系列文章八:迈向深度学习

第二章 反向传播算法是如何工作的

《神经网络和深度学习》系列文章九:反向传播算法是如何工作的

《神经网络和深度学习》系列文章十:[热身]一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法

《神经网络和深度学习》系列文章十一:关于损失函数的两个假设

《神经网络和深度学习》系列文章十二:Hadamard积,s⊙t 

《神经网络和深度学习》系列文章十三:反向传播背后的四个基本等式

《神经网络和深度学习》系列文章十四:四个基本方程的证明

《神经网络和深度学习》系列文章十五:反向传播算法

《神经网络和深度学习》系列文章十六:反向传播算法代码

 

posted on 2015-11-17 13:10  cv_ml_张欣男  阅读(1073)  评论(0编辑  收藏  举报

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