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刚学习pytorch，简单记录一下 输出结果： ...

1、神经网络结构 上次分享了tensorflow的基础知识，今天我们就通过实现一个简单的神经网络来将知识点串联起来，目标是用神经网络来预测 一个分类问题：在输入x1（零件长度）和x2（零件质量）的情况下预测零件是否合格（y=0或1）。 网络的结构很简单，输入层两个神经元，隐层6个神经元，输出层 ...

一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其基本的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。详细来说。对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型： watermark/2/text ...

　　上篇文章中我们讲解了卷积神经网络的基本原理，包括几个基本层的定义、运算规则等。本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练，包括前向传播和反向传播，并自己手写一个卷积神经网络。如果不了解基本原理的，可以先看看上篇文章：【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 ...

最近在学习pytorch框架，给大家分享一个最最最最基本的用pytorch搭建神经网络并且训练的方法。本人是第一次写这种分享文章，希望对初学pytorch的朋友有所帮助！ 一、任务 首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务： 让我们的神经网络学会逻辑异或运算，异或运算也就是俗称的“相同取 ...

tensorflow笔记（二）之构造一个简单的神经网络 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7425200.html 前言 这篇博客将一步步构建一个tensorflow的神经网络去拟合曲线，并将误差 ...

1.神经元模型 神经网络能模拟生物神经系统对真实世界的反应，最基本的成分时神经元模型，如图。 神经元接收来自其他n个神经元的输入，通过带权重的连接传入，将接收到的总输入与阈值比较，然后通过激活函数处理产生输出。 理想激活函数是阶跃函数，将输入映射为输出值0和1。1对应于神经元兴奋，0对应 ...