1.单一神经元 　　神经网络是由许许多多的单一神经元构成的，那每一个神经元的实质是什么呢？神经元就干一件事情，叫做非线性变换。如下图所示： 　　 2.神经网络 　　sigmod激活函数的作用是 ...

　　承接上一节，神经网络需要训练，那么训练集来自哪？测试的数据又来自哪？ 　　《python神经网络编程》一书给出了训练集，识别图片中的数字。测试集的链接如下： 　　https://raw.git ...

一.神经网络的大体结构可分为三个函数，分别如下： 1.初始化函数 　　设定输入层节点，隐藏层节点和输出层节点的数量。 2.训练 　　学习给定训练集样本后，优化权重。 3.查询 　　给定输入 ...

　　接着上一节，继续计算神经网络的梯度。 　　 　　如上图所示，计算损失函数J对W14（1）的导数，这是为了更新W14（1）的值。 　　　　 　　如上图所示，损失函数J就是S，S对W14（1） ...

1. 误差小于某个预先设定的较小的值 2.两次迭代之间的权值变化已经很小，可设定一个阈值，当小于这个阈值后，就停止训练。 3.设定最大迭代次数，当迭代超过最大次数就停止训练。 ...

　　图像中的卷积，是离散的，这不同于我们数学中的卷积公式，数学中的卷积公式大部分都是连续的，但是也有离散的卷积公式，学过数字信号处理的应该都知道。这一点是我之前不明白的地方。 　　 　　正如上图所 ...

　　卷积神经网络其实和普通的神经网络的区别在于它的输入不再是一维的向量了，而是一个三维的向量，为什么是三维的呢？这是因为图片有三个通道R,G,B。那么输出是什么呢？输出可以认为是一维的向量，比如说那图 ...