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...
这是本人在关于深度学习领域所阅读的第一本书,即日本程序员斋藤康毅著,陆宇杰译作的《深度学习入门:基于python的理论与实现》。全书用非常通俗易懂的语言讲解了人工神经网络是什么、怎样运行、如何搭建。根据作者的初衷,读者在读完这本书之后应当能够利用python自行完成神经网络的构筑。 下面是我对核心章节的“极其浓缩...
读书笔记:《深度学习入门:基于python的理论与实现》 这是本人在关于深度学习领域所阅读的第一本书,即日本程序员斋藤康毅著,陆宇杰译作的《深度学习入门:基于python的理论与实现》。全书用非常通俗易懂的语言讲解了人工神经网络是什么、怎样… 克莱西Clancy 搞事情。《用Python实现深度学习框架》已出版上架。 陈震发表...
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 8960 入门| 从感知机到深度神经网络,带你入坑...
《深度学习入门-基于Python的理论与实现》读书笔记-04 学习算法的实现 1. 2层神经网络的类 1#coding: utf-82importsys, os3sys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定4fromcommon.functionsimport*5fromcommon.gradientimportnumerical_gradient678classTwoLayerNet:910def__init__(self, input_...
《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
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...
回复内容包括:申请参与本活动的原因+你的承诺:会按照要求认真学习这本书并做好学习笔记。 Tips: 本次活动完全免费; 请参与活动的牛友认真书写读书笔记; 每期选择被点赞数最多的1位牛友(所以说想要获得书籍的牛友,快邀请你的好友来为你点赞吧~) 若获赞数相同,则选择发布申请更早的牛友(越早申请越有...
【动手学深度学习笔记】之正向传播与反向传播 编程算法神经网络 在训练深度学习模型时,正向传播和反向传播之间相互依赖。一方面正向传播的计算可能依赖于模型参数的当前值而这些模型参数是在反向传播的梯度计算后通过优化算法迭代的。另一方面,反向传播的梯度计算可能依赖于各变量的当前值,而这些变量的当前值是通过正向传播...
《深度学习入门-基于Python的理论与实现》读书笔记-07 ch07 四维数组 importnumpy as np x= np.random.rand(10,1,28,28) 访问第1个数据#print(x[0])#如果要访问第1个数据的第1个通道的空间数据print(x[0][0])#28*28 基于im2col的展开 im2col是一个函数,将输入数据展开以适合滤波器(权重)。对3维的...