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 ...

第一小節。 人類的視覺系統是很神奇的。考慮一下下面幾個手寫的數字： 大多數人 ...

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 ...

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 ...

01.最常用的激活函數——S函數： 使用這種S函數的一個重要原因是它比其他S形函數計算簡單。 02.神經網絡為什么把前后層的每一個神經元與所有其他層的神經元互相連接?a.容易實現；b.學習過程會弱化不需要的連接。 03.為什么需要矩陣？a.通過神經網絡向前饋送信號所需 ...

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 ...

是一個非常強大的用來做大規模數值計算的庫。其所擅長的任務之一就是實現以及訓練深度神經網絡。 在博文中 ...