深度学习入门——基于Python的理论与实现 读书笔记 深度学习入门——基于Python的理论与实现 第一章 python入门 1.5.1 广播 importnumpyasnp# 广播A = np.array([[1,2], [3,4]]) B = np.array([10,20]) C = np.array([[10,20], [30,40]])print(A *10)print(A * B)print(A * C) 输出...
神经网络的"学习"的学习是指从训练数据自动获取最有权重参数的过程。 神经网络的特征就是可以从数据中学习即由数据自动决定权重参数的值。 机器学习通常是认为确定一些特征量,然后机器从特征量去学习,而神经网络则是将确定特征量这一步也交给机器 训练数据(Training Data)是用于训练机器学习模型的数据集。在监督学习中...
技术角 | 深度学习之《深度学习入门》学习笔记(三)神经网络 神经网络kernel 最近学习吴恩达《Machine Learning》课程以及《深度学习入门:基于Python的理论与实现》书,一些东西总结了下。现就后者学习进行笔记总结。本文是本书的学习笔记(三)神经网络。 ZNing 2020/05/13 8870 入门| 从感知机到深度神经网络,带你入坑...
代码仓库deep-learn-from-scratch: 深度学习入门-基于python的理论与实现 随书笔记 - Gitee.com1. python 入门1.5之前是python安装和基础语法, 我直接跳过了1.5 Numpy 深度学习中经常出现数组和矩阵运算,Numpy 的…
【笔记】深度学习入门:基于Python的理论与实现(三) 误差反向传播法 一 个能够高效计算权重参数的梯度的方法 计算图 正向传播 太郎在超市买了 2 个 100 日元一个的苹果,消费税是 10%,请计 算支付金额。 反向传播(导数) 如果苹果的价格增加某个微小值, 则最终的支付金额将增加那个微小值的 2.2 倍...
《深度学习入门 基于Python的理论与实现》的读书笔记,第一章Python入门第二章感知机感知机:接受多个输入信号,输出一个信号。逻辑电路,单层的感知机可以表示与门,与非门,或门。两层的感知机可以表示异或门。由于组合与非门可以表示计算机(专家已证实),那么感知机也
chapter3 第二部分神经网络 3.1 三层神经网络的实现 我们将以 numpy 数组完成一个三层神经网络, 下面的介绍围绕下图展开.ps: 3层神经网络:输入层(第0层...
求梯度的函数: f是需要求梯度的函数,x是求梯度的点 image.png defnumerical_gradient(f,x):h=1e-4# 0.0001grad=np.zeros_like(x)# 生成和x形状相同的数组foridxinrange(x.size):tmp_val=x[idx]# f(x+h)的计算x[idx]=tmp_val+h fxh1=f(x)# f(x-h)的计算x[idx]=tmp_val-h fxh2=f(x...
在此和⼤家分享⼀下本⼈阅读鱼书时的笔记,若有遗漏,欢迎斧正!若转载请注明出处!⼀、感知机 感知机(perceptron)接收多个输⼊信号，输出⼀个信号。如图感知机，其接受两个输⼊信号。其中θ为阈值，超过阈值神经元就会被激活。感知机的局限性在于，它只能表⽰由⼀条直线分割的空间，即线性空间。多层...
在此和大家分享一下本人阅读鱼书时的笔记,若有遗漏,欢迎斧正! 若转载请注明出处! 一、感知机# 感知机(perceptron)接收多个输入信号,输出一个信号。 如图感知机,其接受两个输入信号。其中θθ为阈值,超过阈值 神经元就会被激活。 感知机的局限性在于,它只能表示由一条直线分割的空间,即线性空间。多层感知机可以实...