我们将创建一个最简单的神经网络：一个可以执行异或运算的网络。上面就是这个网络的全部代码，但在我们深入解读这些代码之前，首先我们先了解一下神经网络的基础知识。神经元和突触 神经网络的基本构造模块是神经元。神经元就像是一个函数，有几个输入，然后可以得到一个输出。神经元的种类有很多。我们的网...
基于PaddlePaddle编写程序构建一个前馈神经网络以实现异或运算 基于paddlepaddle的项目,项目介绍基于之前本人的项目如果感到快乐你就跳跳舞进行升级迭代开发。项目通过比较在音乐鼓点时姿态的相似度进行计分统计,有较强的互动娱乐性,特别是对于作者这种老肥宅的程序员有
换句话说,我们至少需要一个隐藏层。 所以,我们的神经网络将是一个三层架构:输入层、隐藏层、输出层。 确定了网络的层数之后,我们接着考虑激活函数。因为输出是1或0,因此我们选用sigmoid作为激活函数。 随机初始化权重,使用反向传播和梯度下降,我们就得到了进行异或运算的神经网络。 下面的示例代码使用Python,不过这一...
因为这是一个 sigmoid 神经元,会将任何值压缩到 0 到 1 之间,那么这个输出可以被压缩成 1. 如果你将这些神经元连接成一个网络,你就得到了一个神经网络。通过突触彼此相连的神经元可以向前传播输入,从而得到输出,如下图所示: 训练神经网络的目的是让它能够进行泛化,比如识别手写的数字或垃圾邮件。实现很好的泛化...
我们将创建一个最简单的神经网络:一个可以执行异或运算的网络。 // 创建网络 const { Layer, Network } = window.synaptic; var inputLayer = new Layer(2); var hiddenLayer = new Layer(3); var outputLayer = new Layer(1); inputLayer.project(hiddenLayer); ...