摘要：
感知器是一种早期的神经网络模型，由美国学者F.Rosenblatt于1957年提出.感知器中第一次引入了学习的概念，使人脑所具备的学习功能在基于符号处理的数学到了一定程度模拟，所以引起了广泛的关注。简单感知器简单感知器模型实际上仍然是MP模型的结构，但是它通过采用监督学习来逐步增强模式划分的能力，达到所谓学习的目的。其结构如下图所示感知器处理单元对n个输入进行加权和操作v即：其中，Wi为第i个输入... 阅读全文
摘要：
简介Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降（SGD）过程的一阶优化算法，它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重。Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文（Adam: A Method for Stochastic Optimization）中提出的。「Adam」，其并不是首字母缩写，也不是人名... 阅读全文
摘要：
NumPy的random子库np.random.*np.random.rand()np.random.randn()np.random.randint()import numpy as npa=np.random.rand(3,4,5)aOut[83]: array([[[ 0.08662874, 0.82948848, 0.68358736, 0.85925231, 0.18250681... 阅读全文
摘要：
变分对于普通的函数f(x)，我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子，其作用是将实数x映射到实数f(x)。那么类比这种模式，假设存在函数算子F，它是关于f(x)的函数算子，可以将f(x)映射成实数F(f(x)) 。对于f(x)我们是通过改变x来求出f(x)的极值，而在变分中这个x会被替换成一个函数y(x)，我们通过改变x来改变y(x),最后使得F(y(x))求得极值。变分:指的是泛函的变分。打个比... 阅读全文