摘要：
假设神经网络的训练样本有𝑚个，每个包含一组输入𝑥和一组输出信号𝑦，𝐿表示神经网络层数，𝑆𝐼表示每层的neuron 个数(𝑆𝑙表示输出层神经元个数)，𝑆𝐿代表最后一层中处理单元的个数。 将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类，二类分类：𝑆𝐿 = 0, 𝑦 = 0 阅读全文
摘要：
当我们有不止两种分类时（也就是𝑦 = 1,2,3 ….），比如以下这种情况，该怎么办？如果我们要训练一个神经网络算法来识别路人、汽车、摩托车和卡车，在输出层我们应该有4 个值。例如，第一个值为1 或0 用于预测是否是行人，第二个值用于判断是否为汽车。输入向量𝑥有三个维度，两个中间层，输出层4 个 阅读全文
摘要：
魔术方法就是不需要人为调用的方法，基本是在特定的时刻自动触发- 魔术方法的统一的特征，方法名被前后各两个下滑线包裹- 操作类 - `__init__`: 构造函数 - `__new__`: 对象实例化方法，此函数较特殊，一般不需要使用 - `__call__`: 对象当函数使用的时候触发 - `__ 阅读全文
摘要：
二元逻辑运算符（BINARY LOGICAL OPERATORS）当输入特征为布尔值（0 或1）时，我们可以用一个单一的激活层可以作为二元逻辑运算符，为了表示不同的运算符，我们只需要选择不同的权重即可。下图的神经元（三个权重分别为-30，20，20）可以被视为作用同于逻辑与（AND）： 下图的神经元 阅读全文
摘要：
从本质上讲，神经网络能够通过学习得出其自身的一系列特征。在普通的逻辑回归中，我们被限制为使用数据中的原始特征𝑥1, 𝑥2, . . . , 𝑥𝑛，我们虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但是我们仍然受到这些原始特征的限制。在神经网络中，原始特征只是输入层，在我们上面三层的神经网络例子中， 阅读全文