代码1如下： 迭代两百次，loss值到后面开始趋于饱和，accuracy为0.49，可见这种单层的神经网络和线性分类得到的最终效果并不好，效果图如下： 下面我们来使用双层神经网络和relu激活函数来进行非线性分类，代码如下： ...

想自己动手写一个CNN很久了，论文和代码之间的差距有一个银河系那么大。 在实现两层的CNN之前，首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN，码代码花了一天，调试花了5天，我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解 ...

下面是我从cs231n上整理的神经网络的入门实现，麻雀虽小，五脏俱全，基本上神经网络涉及到的知识点都有在代码中体现。 理论看上千万遍，不如看一遍源码跑一跑。 源码上我已经加了很多注释，结合代码看一遍很容易理解。 最后可视化权重的图： 主文件，用来训练调参 ...

中国大学Mooc 北京大学 人工智能实践：Tensorflow笔记(week3) #coding:utf-8 #两层简单神经网络（全连接） import tensorflow as tf #定义输入和参数 #用placeholder实现输入定义（sess.run中喂一组数据） x ...

　　目前，深度学习（Deep Learning，简称DL）在算法领域可谓是大红大紫，现在不只是互联网、人工智能，生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革。要学习深度学习，那么首先要熟悉神经网络（Neural Networks，简称NN）的一些基本概念。当然，这里所说的神经网络不是生物学 ...

来理解最后一层全连接+Softmax。掌握了这3种视角，可以更好地理解深度学习中的正则项、参数可视化以及一 ...

一：引言 　　因为在机器学习的一些模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少的话，这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象。在训练bp网络时经常遇到的一个问题，过拟合指的是模型在训练数据上损失函数比较小，预测准确率较高（如果通过画图来表示的话，就是拟合曲线比较尖，不平滑，泛化能力不好），但是在 ...

对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结： sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数（备注：sigmoid也用作中间层做激活函数）； 对于类别数量大于2的分类问题，如果每个类别之间互斥，则选用softmax函数（例如：类别为牡丹花、玫瑰花、菊花 ...