文章导读： 1. 本书内容 2. 手写字体识别 3. 感知机 4. Sigmoid神经元 5. 神经网络的结构 6. 一个用于手写数字识别的简单神经网络 7. 梯度下降学习算法 8. 数字识别神经网络的实现 9. 关于深度学习 深度学习算是现在机器学习领域非常热门的方向 ...

译者：本文为转载的英文文章，将逐步翻译成中文，本章内容侧重将随机梯度下降的训练方法，涉及不少数学知识，如果觉得枯燥直接看第三章，第三章给出了Python的实现代码和程序说明：http://www.cnblogs.com/pathrough/p/5855084.html 原文地址：http ...

实现我们分类数字的网络 好，让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字。 我们用Python (2.7) 来实现。只有 74 行代码！我们需要的第一个东西是 MNIST数据。如果有 github 账号，你可以将这些代码库克隆下来 ...

1.1 感知器 感知器的输出为： wj为权重，表示相应输入对输出的重要性； threshold为阈值，决定神经元的输出为0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，称为感知器的偏置。 通过学习算法，能够自动调整人工神经元的权重和偏置。 1.2 ...

@ 目录 ✌ 卷积神经网络手写数字图像识别 1、✌ 导入相关库 2、✌ 导入手写数据集 3、✌ 定义数据包装器 4、✌ 查看数据维度 5、✌ 定义卷积网络层 6、✌ 定义模型与损失函数、优化器 7、✌ 训练 ...

源码和运行结果 cuda：https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自：http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist，准确率是99.7%,在几分钟内，CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率。 参数配置 ...

其他类型算法的理论基础，那就请使用ANN吧。本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实 ...

一：人工神经网络 人类之所以能够思考，学习，判断，大部分都要归功于人脑中复杂的神经网络。虽然现在人脑的机理还没有完全破译，但是人脑中神经元之间的连接，信息的传递都已为人所知晓。于是人们就想能否模拟人脑的功能用于解决其他问题，这就发展出人工神经网络。 人工神经网络 ...