【神经网络和深度学习】笔记 - 第一章 使用神经网络识别手写数字
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 ...
原文：[神经网络与深度学习（一）]使用神经网络识别手写数字
. 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 或 。 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。 . S型神经元 感知器模型中，权重或偏置的微小变化可能导致输出是 和 的不同，使得调试权重或偏置的工作变得困难。使用S型神经元可以改进这种情况。 S型神经元 ...
2017-10-03 17:18 0 23036 推荐指数：
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