前面一章我们详细讲解了神经网络的组成，工作原理，信号在网络中如何流动，以及如何求解每一个输入信号赋予的权重等计算过程；同时我们还构建了一个逻辑回归网模型来解决鸢尾花分类问题，很明显，这种网络很“浅”，但它对于分类鸢尾花数据还是非常有效的，而且不仅仅是鸢尾花，对于有需要的其他二分类问题，该模型 ...

代码如下 import numpy as np import math class Neuron(object): def init(self): self.weights=np.array([1,2 ...

　　 1 前言 　　前馈神经网络（feedforward neural network）是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，各层间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。研究从20世纪60年代开始，目前 ...

一、神经网络基础 1. 神经元模型 神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。 细胞体分为两部分，前一部分计算总输入值（即输入信号的加权和，或者说累积电平），后一部分先计算总输入值与该神经元阈值的差值，然后通过激活函数（activation function）的处理，产生输出 ...

　　　首先要熟悉一下怎么使用PyTorch来实现前馈神经网络吧．为了方便理解，我们这里只拿只有一个隐藏层的前馈神经网络来举例： 一个前馈神经网络的源码和注释如下：比较简单，这里就不多介绍了． 　　下面要看一下怎么调用和使用前馈神经网络的：为了提高运算效率，要把该网络优先使用GPU ...

隐藏层数 一般是一层，因为大部分情况下都够用了。理论上说，一个有两个隐藏层的前馈神经网络可以表示任意的非线性决策边界。所以，可以说1到2个隐藏层。 隐藏层中的节点数 1.输入层节点数 = 输入向量维数 2.输出层节点数 = 测试分类个数，或者预测的节点数 3隐含层节点数计算: （1）假设输入 ...

前言 最近跟着《神经网络与深度学习》把机器学习的内容简单回顾了一遍，并进行了一定的查缺补漏，比如SVM的一些理解，one-hot向量，softmax回归等等。 然后我将继续跟着这本书，开始学习深度学习的内容。 前馈神经网络 人工神经网络是指一系列受生物学和神经科学启发的数学模型。这些模型主要 ...

在《神经网络的梯度推导与代码验证》之数学基础篇：矩阵微分与求导中，我们总结了一些用于推导神经网络反向梯度求导的重要的数学技巧。此外，通过一个简单的demo，我们初步了解了使用矩阵求导来批量求神经网络参数的做法。在本篇章，我们将专门针对DNN/FNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。更多 ...