文章導讀： 1. 本書內容 2. 手寫字體識別 3. 感知機 4. Sigmoid神經元 5. 神經網絡的結構 6. 一個用於手寫數字識別的簡單神經網絡 7. 梯度下降學習算法 8. 數字識別神經網絡的實現 9. 關於深度學習 深度學習算是現在機器學習領域非常熱門的方向 ...

譯者：本文為轉載的英文文章，將逐步翻譯成中文，本章內容側重將隨機梯度下降的訓練方法，涉及不少數學知識，如果覺得枯燥直接看第三章，第三章給出了Python的實現代碼和程序說明：http://www.cnblogs.com/pathrough/p/5855084.html 原文地址：http ...

實現我們分類數字的網絡 好，讓我們使用隨機梯度下降和 MNIST訓練數據來寫一個程序來學習怎樣識別手寫數字。 我們用Python (2.7) 來實現。只有 74 行代碼！我們需要的第一個東西是 MNIST數據。如果有 github 賬號，你可以將這些代碼庫克隆下來 ...

1.1 感知器 感知器的輸出為： wj為權重，表示相應輸入對輸出的重要性； threshold為閾值，決定神經元的輸出為0或1。 也可用下式表示： 其中b=-threshold，稱為感知器的偏置。 通過學習算法，能夠自動調整人工神經元的權重和偏置。 1.2 ...

@ 目錄 ✌ 卷積神經網絡手寫數字圖像識別 1、✌ 導入相關庫 2、✌ 導入手寫數據集 3、✌ 定義數據包裝器 4、✌ 查看數據維度 5、✌ 定義卷積網絡層 6、✌ 定義模型與損失函數、優化器 7、✌ 訓練 ...

源碼和運行結果 cuda：https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C語言版本參考自：http://eric-yuan.me/ 針對著名手寫數字識別的庫mnist，准確率是99.7%,在幾分鍾內，CNN的訓練就可以達到99.60%左右的准確率。 參數配置 ...

其他類型算法的理論基礎，那就請使用ANN吧。本文為筆者使用BP神經網絡進行手寫數字識別的整體思路和算法實 ...

一：人工神經網絡 人類之所以能夠思考，學習，判斷，大部分都要歸功於人腦中復雜的神經網絡。雖然現在人腦的機理還沒有完全破譯，但是人腦中神經元之間的連接，信息的傳遞都已為人所知曉。於是人們就想能否模擬人腦的功能用於解決其他問題，這就發展出人工神經網絡。 人工神經網絡 ...