前言： 这个博客是为了解决异或问题，原理是利用非线性的量来进行划分，和前面的知识有些类似。 正文： 总结： 这个专门用来解决异或问题，和单层感知器的知识有所不同的是用了不同的激活函数，以及用n来计数，引入了6个输入量，相当于在求解一个二次方程（关于y的二次方程），再利用求根 ...

在训练数据不够多，网络结构很复杂，或者overtraining时，可能会产生过拟合问题。 一般我们会将整个数据集分为训练集training data、validation data，testing data。这个validation data是什么？它其实就是用来避免过拟合的，在训练 ...

2018-8-10神经网络优化问题的学习 梁子20163933 optimzation random search 这是一种很坏的方法，这里就不进行介绍 ...

本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第5章的内容。 问题引入 随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。为什么？ 消失的梯度问题（The vanishing gradient problem） 先看一组试验数据，当神经网络在训练 ...

文章导读： 1. 梯度消失问题 2. 是什么导致了梯度消失问题？ 3. 复杂神经网络中的梯度不稳定问题 之前的章节，我们利用一个仅包含一层隐藏层的简单神经网络就在MNIST识别问题上获得了98%左右的准确率。我们于是本能会想到用更多的隐藏层，构建更复杂的神经网络将会为我们带来更好 ...

Wireshark安装失败或找不到网络接口问题Wireshark捕获数据包，主要依赖Winpcap或Npcap组件。从Wireshark 3.0开始，Npcap代替了Winpcap组件，成为Wireshark默认的网卡核心驱动。当用户安装Wireshark工具时，如果当前系统已经安装 ...

多输出神经网络如图 输出层有多个神经元 这时，h(x)是一个向量。 当运用在图像识别领域时 如果输出是 \[{h_\Theta }\left( x \right) = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}}1\\0\\0\end{array ...

1.tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: CUDA runtime implicit initialization on GPU ...