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 ...

第一小节。 人类的视觉系统是很神奇的。考虑一下下面几个手写的数字： 大多数人 ...

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 ...

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 ...

01.最常用的激活函数——S函数： 使用这种S函数的一个重要原因是它比其他S形函数计算简单。 02.神经网络为什么把前后层的每一个神经元与所有其他层的神经元互相连接?a.容易实现；b.学习过程会弱化不需要的连接。 03.为什么需要矩阵？a.通过神经网络向前馈送信号所需 ...

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 ...

是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。 在博文中 ...