一、完善常用概念和细节 1、神经元模型： 　　之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x，用数学表达式即，但这样的结构不够完善。 　　完善的结构需要加上偏置，并加上激励函数。用数学公式表示为：。其中f为激励函数。 　　神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成 ...

指数衰减法： 公式代码如下： 　　变量含义： 　　decayed_learning_rate：每一轮优化时使用的学习率 　　learning_rate：初始学习率 　　decay_rate：衰减系数 　　decay_steps：衰减速度，通常表示完整的使用一遍训练数据所需 ...

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+增强学习 马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验，就是马里奥（顶蘑菇^v^），这次里约奥运会闭幕式，日本作为2020年东京奥运会的东道主，安倍最后也已经典的马里奥形象出现。平时我们都是人来玩马里奥游戏，能否可以让马里奥智能的自己闯关 ...

这个人总结的太好了 ， 忍不住想学习一下，放到这里。 为了尊重原创作者，说明一下是转载于：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 学习总结 1. 简介 神经网络和深度学习是由Michael Nielsen所写 ...

该文章转至： https://www.cnblogs.com/xlturing/p/5844555.html 马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验，就是马里奥（顶蘑菇^v^），这次里约奥运会闭幕式，日本作为2020年东京奥运会的东道主，安倍最后 ...

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 ...

Hopfield神经网络使用说明。 该神经网络有两个特点： 1，输出值只有0，1 2，Hopfield没有输入（input） 这里解释一下第二个特点，什么叫没有输入？因为在使用Hopfield网络的时候，多用于图像仿真，图像仿真意思就是先给你一些标准的图像， 比如1~9的数字 ...