本书是深度学习的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入...
本书是深度学习的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解...
mini_batch学习 Mini-batch是在训练神经网络时使用的一种技术,它将训练数据分成小批量(mini-batches),每个小批量包含一定数量的样本。相比于将整个训练数据集一次性输入到神经网络中进行训练(称为批量训练). 随机选择一个minibatch的数据 python # coding: utf-8 import pickle import sys, os sys.path.append(os...
MINIST数据集是很多深度学习入门书上的例子,很经典。 有很大的学习价值。神经网络的推理处理python # coding: utf-8 import pickle import sys, os from sigmoid import * from softmax import * sys.path.append(os.pardir) # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定 import numpy as np ...
感知机是具有输入和输出的算法。给定一个输入后,将输出一个既定的值 感知机将权重和偏置设定为参数。 使用感知机可以表示与门和或门等逻辑电路 异或门无法通过单层感知机来表示。 使用2 层感知机可以表示异或门 单层感知机只能表示线性空间,而多层感知机可以表示非线性空间。 多层感知机(在理论上)可以表示计算机。
深度学习入门基于Python的理论与实现目录 h 第 1 章 Python 入门 h 1.1 Python是什么 h 1.2 Python的安装 h 1.2.1 Python版本 h 1.2.2 使用的外部库 h 1.2.3 Anacond
【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...
【笔记】深度学习入门:基于Python的理论与实现(五) 卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 整体结构 CNN 中新出现了卷积层(Convolution 层)和池化层(Pooling 层),之前介绍的神经网络中,相邻层的所有神经元之间都有连接,这称为全 连接(fully-connected)...
深度学习入门 基于Python的理论与实现 感知机 由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出,是作为神经网络(深度学习)的起源的算法。 感知机接收多个输入信号,输出一个信号 信号只有0和1两种取值 感知机将输入信号乘以相应的权重后求和,若大于阈值则输出1,否则输出0 若用\