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 ...

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 ...

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 ...

神经网络是如何工作的 前言 　　计算机所在的在本质上都是一系列的加法操作，只是计算机运行速度要快很多。但是有些任务对于人来说很简单，对于计算机来说却很困难（比如图像识别）。 预测器 　　神经网络和计算机一样，对于输入和输出都做了一些处理，当我们不知道这些是什么具体处理的时候，可以使用模型 ...

本章的主题是神经网络的学习。这里所说的“学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。本章中，为了使神经网络能进行学习，将导入损失函数这一指标。而学习的目的就是以该损失函数为基准，找出能使它的值达到最小的权重参数。为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将介绍利用了函数斜率的梯度法 ...

神经网络的基本工作原理 一、总结 一句话总结：先给一个初始值，然后依赖正确值（真实值）进行修复模型（训练模型），直到模型和真实值的误差可接受 初始值 真实值 修复模型 1、神经网络由基本的神经元组成，那么神经元的模型是怎样的？ 神经网络由基本的神经元组成，下图就是一个神经元的数学 ...

}}$$ 神经网络传递信号 神经网络便是通过一个一个神经元连接，使用权值x输入的和在通过sigmoid函数得到最终 ...