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摘要: 在这一节,我们对上一个程序(Network1.py)进行了优化 3.改进神经网络的学习方法 (1)交叉熵代价函数的引入 Network1程序采用了S型神经元,S型神经元存在一个问题,当输出层神经元的输出接近0,或者1的时候,sigmoid函数曲线相当平导致此时sigmoid函数的导数很小,当选择二次 阅读全文
posted @ 2018-03-24 17:05 大奥特曼打小怪兽 阅读(713) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最近花了半个多月把Mchiael Nielsen所写的Neural Networks and Deep Learning这本书看了一遍,受益匪浅。 该书英文原版地址地址:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 回顾一下这本书主要讲的内容 1.使用神经网络识 阅读全文
posted @ 2018-03-24 15:29 大奥特曼打小怪兽 阅读(1445) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 本博文主要是较为直观的理解卷积神经网络的工作原理,明白卷积神经网络是怎么工作的(转载) 近日,Dishashree Gupta 在 Analyticsvidhya 上发表了一篇题为《Architecture of Convolutional Neural Networks (CNNs) demyst 阅读全文
posted @ 2018-03-24 08:15 大奥特曼打小怪兽 阅读(1867) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 一、numpy模块 Numpy是Python科学计算的基础包,它提供不了多维数组对象,基于数组的各种派生对象(例如掩码数组和矩阵),以及用于对数组进行快速操作的各种例程,包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。 1.1 基础介绍 Nu 阅读全文
posted @ 2018-03-24 08:14 大奥特曼打小怪兽 阅读(4503) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 假设一个三层的神经网络结构图如下: 对于一个单独的训练样本x其二次代价函数可以写成: C = 1/2|| y - aL||2 = 1/2∑j(yj - ajL)2 ajL=σ(zjL) zjl = ∑kωjklakl-1 + bjl 代价函数C是ajL的函数,ajL又是zjL的函数,zjL又是ωjk 阅读全文
posted @ 2018-03-09 22:06 大奥特曼打小怪兽 阅读(3299) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、windows下深度学习环境的搭建 1.1 安装Anaconda Anaconda是一个用于科学计算的python发行版,支持linux,mac,windows系统,提供了包管理和环境管理的功能,Anaconda是一个打包的集合,里面装好了conda,某个版本的python,众多的package 阅读全文
posted @ 2018-03-09 22:00 大奥特曼打小怪兽 阅读(3235) 评论(1) 推荐(1) 编辑
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