一、完善常用概念和細節 1、神經元模型： 　　之前的神經元結構都采用線上的權重w直接乘以輸入數據x，用數學表達式即，但這樣的結構不夠完善。 　　完善的結構需要加上偏置，並加上激勵函數。用數學公式表示為：。其中f為激勵函數。 　　神經網絡就是由以這樣的神經元為基本單位構成 ...

指數衰減法： 公式代碼如下： 　　變量含義： 　　decayed_learning_rate：每一輪優化時使用的學習率 　　learning_rate：初始學習率 　　decay_rate：衰減系數 　　decay_steps：衰減速度，通常表示完整的使用一遍訓練數據所需 ...

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 ...

神經網絡+增強學習 馬里奧AI實現方式探索 ——神經網絡+增強學習 兒時我們都曾有過一個經典游戲的體驗，就是馬里奧（頂蘑菇^v^），這次里約奧運會閉幕式，日本作為2020年東京奧運會的東道主，安倍最后也已經典的馬里奧形象出現。平時我們都是人來玩馬里奧游戲，能否可以讓馬里奧智能的自己闖關 ...

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 ...

該文章轉至： https://www.cnblogs.com/xlturing/p/5844555.html 馬里奧AI實現方式探索 ——神經網絡+增強學習 兒時我們都曾有過一個經典游戲的體驗，就是馬里奧（頂蘑菇^v^），這次里約奧運會閉幕式，日本作為2020年東京奧運會的東道主，安倍最后 ...

本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第5章的內容。 問題引入 隨着隱藏層數目的增加，分類准確率反而下降了。為什么？ 消失的梯度問題（The vanishing gradient problem） 先看一組試驗數據，當神經網絡在訓練 ...

Hopfield神經網絡使用說明。 該神經網絡有兩個特點： 1，輸出值只有0，1 2，Hopfield沒有輸入（input） 這里解釋一下第二個特點，什么叫沒有輸入？因為在使用Hopfield網絡的時候，多用於圖像仿真，圖像仿真意思就是先給你一些標准的圖像， 比如1~9的數字 ...