【神經網絡和深度學習】筆記 - 第一章 使用神經網絡識別手寫數字
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 ...
原文：[神經網絡與深度學習（一）]使用神經網絡識別手寫數字
. 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 或 。 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。 . S型神經元 感知器模型中，權重或偏置的微小變化可能導致輸出是 和 的不同，使得調試權重或偏置的工作變得困難。使用S型神經元可以改進這種情況。 S型神經元 ...
2017-10-03 17:18 0 23036 推薦指數：
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