4-1[求探討] 角度1： 角度2： 即：接近 0 的輸入在 sigmoid 型函數上的導數較大，梯度下降速度較快 4-2 異或問題： 異或（XOR）問題可以看做是單位正方形的四個角，響應的輸入模式為（0,0），（0,1），（1,1），（1,0）。第一個和第三個模式屬於類0 圖示 ...

參考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的網址去查看代碼，下面是本人的筆記 本章介紹的nn模塊是構建與autograd之上的神經網絡模塊 除了nn外還會介紹神經網絡中常用的工具，比如優化器optim ...

卷積神經網絡(CNN)是一種具有局部連接、權重共享等特性的深層前饋神經網絡。 卷積神經網絡最早主要是用來處理圖像信息。在用全連接前饋網絡來處理圖像時，會存在以下兩個問題： （1）參數太多：隨着隱藏層神經元數量的增多，參數的規模也會急劇增加。這會導致整個神經網絡的訓練效率非常低，也很容易出現 ...

1.卷積操作實質： 輸入圖像（input volume），在深度方向上由很多slice組成，對於其中一個slice，可以對應很多神經元，神經元的weight表現為卷積核的形式，即一個方形的濾波器（filter）（如3X3），這些神經元各自分別對應圖像中的某一個局部區域（local ...

文章導讀： 1. 梯度消失問題 2. 是什么導致了梯度消失問題？ 3. 復雜神經網絡中的梯度不穩定問題 之前的章節，我們利用一個僅包含一層隱藏層的簡單神經網絡就在MNIST識別問題上獲得了98%左右的准確率。我們於是本能會想到用更多的隱藏層，構建更復雜的神經網絡將會為我們帶來更好 ...

這個人總結的太好了 ， 忍不住想學習一下，放到這里。 為了尊重原創作者，說明一下是轉載於：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...

本章的主題是神經網絡的學習。這里所說的“學習”是指從訓練數據中自動獲取最優權重參數的過程。本章中，為了使神經網絡能進行學習，將導入損失函數這一指標。而學習的目的就是以該損失函數為基准，找出能使它的值達到最小的權重參數。為了找出盡可能小的損失函數的值，本章我們將介紹利用了函數斜率的梯度法 ...

深度學習引言 AI是最新的電力 大約在一百年前，我們社會的電氣化改變了每個主要行業，從交通運輸行業到制造業、醫療保健、通訊等方面，我認為如今我們見到了AI明顯的令人驚訝的能量，帶來了同樣巨大的轉變。 什么是神經網絡？ 神經網絡的一部分神奇之處在於，當你實現它之后，你要做的只是輸入x，就能 ...