4、Deep Q-Network(强化学习) 这本书整体来说很适合入门学习神经网络和深度学习,仔细看下来,有种中学时候学习东西的循序渐进的感觉。不过书中也有部分代码使用了模块化引用、下载MNIST数据集的代码报错,这类的容易引起跟写进行不下去的问题,部分概念解释得不是特别明白。结合现在的各种ChatGPT进行答疑解惑就非常Nice了...
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》第一章 Python入门1.Python的优点 Python类似英语的语法,是一门简单、易读、易记的编程语言;Python是开源的,可以免费使用;Python代码不仅可读性高,而且处理速度也很…
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...
源代码 mnist.py main.py 实验数据与现象 TwoLayerNet_Numerical类 使用的是数值微分梯度下降 学习10次 时间五分半 太耗时了 所以这个数值微分只能用来进行梯度验证的时候用一下 TwoLayerNet_BackPropagation类 用反向传播法求了梯度 学习100000次 仅仅耗时了一分半 显著提高效率 结果上 训练集准确率达到99.3% 测试...
使用训练数据进行学习,严格来说,就是针对训练数据计算损失函数的值,找出使该值尽可能小的参数。计算损失函数时必须将所有的训练数据作为对象。计算损失函数时必须将所有的训练数据作为对象,如果要求所有训练数据的损失函数的总和,以交叉熵误差为例,可以写成下面的式子: 假设数据有NN个,tnktnk表示第nn个数据的第kk个元...
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 9010 入门| 从感知机到深度神经网络,带你入坑...
【笔记】深度学习入门:基于Python的理论与实现(一) 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》看了下,这本书对我这种没有任何深度学习基础的小白很有用也很友好,而且是本需要反复阅读加深记忆的读本,故将重要内容整理记录,方便后续快速回顾复习,与大家共勉～...
源码笔记【仅为个人笔记记录】 第三章 sigmoid函数 # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) X = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) Y = sigmoid(X) plt.plot(X, Y) ...
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...
chapter2 感知机 2.1 感知机概述 感知机接收多个输入信号,输出一个信号。x1、x2是输入信号,y是输出信号,w1、w2是权重(w是weight的首字母)。○称为“...