代碼1如下： 迭代兩百次，loss值到后面開始趨於飽和，accuracy為0.49，可見這種單層的神經網絡和線性分類得到的最終效果並不好，效果圖如下： 下面我們來使用雙層神經網絡和relu激活函數來進行非線性分類，代碼如下： ...

想自己動手寫一個CNN很久了，論文和代碼之間的差距有一個銀河系那么大。 在實現兩層的CNN之前，首先實現了UFLDL中與CNN有關的作業。然后參考它的代碼搭建了一個一層的CNN。最后實現了一個兩層的CNN，碼代碼花了一天，調試花了5天，我也是醉了。這里記錄一下通過代碼對CNN加深的理解 ...

下面是我從cs231n上整理的神經網絡的入門實現，麻雀雖小，五臟俱全，基本上神經網絡涉及到的知識點都有在代碼中體現。 理論看上千萬遍，不如看一遍源碼跑一跑。 源碼上我已經加了很多注釋，結合代碼看一遍很容易理解。 最后可視化權重的圖： 主文件，用來訓練調參 ...

中國大學Mooc 北京大學 人工智能實踐：Tensorflow筆記(week3) #coding:utf-8 #兩層簡單神經網絡（全連接） import tensorflow as tf #定義輸入和參數 #用placeholder實現輸入定義（sess.run中喂一組數據） x ...

　　目前，深度學習（Deep Learning，簡稱DL）在算法領域可謂是大紅大紫，現在不只是互聯網、人工智能，生活中的各大領域都能反映出深度學習引領的巨大變革。要學習深度學習，那么首先要熟悉神經網絡（Neural Networks，簡稱NN）的一些基本概念。當然，這里所說的神經網絡不是生物學 ...

來理解最后一層全連接+Softmax。掌握了這3種視角，可以更好地理解深度學習中的正則項、參數可視化以及一 ...

一：引言 　　因為在機器學習的一些模型中，如果模型的參數太多，而訓練樣本又太少的話，這樣訓練出來的模型很容易產生過擬合現象。在訓練bp網絡時經常遇到的一個問題，過擬合指的是模型在訓練數據上損失函數比較小，預測准確率較高（如果通過畫圖來表示的話，就是擬合曲線比較尖，不平滑，泛化能力不好），但是在 ...

對於分類問題的神經網絡最后一層的函數做如下知識點總結： sigmoid和softmax一般用作神經網絡的最后一層做分類函數（備注：sigmoid也用作中間層做激活函數）； 對於類別數量大於2的分類問題，如果每個類別之間互斥，則選用softmax函數（例如：類別為牡丹花、玫瑰花、菊花 ...