1 导入实验需要的包 2 加载数据集 3 初始化参数 4 定义激活函数 5 定义网络模型 6 定义损失函数和优化算法 7 定义评价函数 8 定义训练函数 ...

1 导入实验需要的包 2 初始化数据 3 加载数据 4 定义模型 5 参数初始化 6 定义训练函数 ...

一 感知器 感知器学习笔记：https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器（Perceptron）是二分类的线性分类模型， ...

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

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 ...

1.从感知学习算法到深度学习演化时间轴 2.非线性问题的三种解决方法： 参考资料： 1.https://www.bilibili.com/video/BV1Tt411s7fK?from=search&seid=14161509480958797618，B站白板推导 ...

　　 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 ...

1 导入实验所需要的包 2 下载MNIST数据集 3 读取数据 4 利用torch.nn构建模型以及初始化参数 使用ReLU函数 ...