[神经网络与深度学习（一）]使用神经网络识别手写数字
1.1 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0或1。 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。 1.2 ...
原文：0303-利用手写数字问题引入深度神经网络
利用手写数字问题引入深度神经网络 目录 一 引言 二 手写数字问题介绍 . MNIST数据集介绍 . 输入 . 输出 三 回归和分类模型的区别 四 深度模型隐藏层的来源 . 激活函数深度讲解 . 隐藏层 . 隐藏层带来的问题 五 深度模型的流程 . 多个隐藏层的分类模型举例 . 损失计算 . 优化模型参数 反向传播算法 六 总结 pytorch完整教程目录：https: www.cnblogs. ...
2021-04-18 15:18 0 306 推荐指数：
相关推荐
【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 ...
《神经网络与深度学习》：第一章 使用神经网络来识别手写数字（一）
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 ...
CNN 卷积神经网络 手写数字 图像识别 （深度学习）
@ 目录 ✌ 卷积神经网络手写数字图像识别 1、✌ 导入相关库 2、✌ 导入手写数据集 3、✌ 定义数据包装器 4、✌ 查看数据维度 5、✌ 定义卷积网络层 6、✌ 定义模型与损失函数、优化器 7、✌ 训练 ...
BP神经网络的手写数字识别
BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象，有句老话叫“出来混总是要还的”，大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力，因此作为代价上帝让它“黑盒”化了。作为一种general purpose的学**算法，如果你实在不想去理会 ...
利用神经网络算法的C＃手写数字识别
) ：nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍 这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒 ...
神经网络用于手写数字识别
一：人工神经网络 人类之所以能够思考，学习，判断，大部分都要归功于人脑中复杂的神经网络。虽然现在人脑的机理还没有完全破译，但是人脑中神经元之间的连接，信息的传递都已为人所知晓。于是人们就想能否模拟人脑的功能用于解决其他问题，这就发展出人工神经网络。 人工神经网络 ...
基于BP神经网络的手写数字识别
一.BP神经网络原理及结构 本片博客偏向于BP神经网络的MATLAB程序实现讲解，详细原理请参考：http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/06/05/2536425.html 1.神经元 神经 ...