3層神經網絡，自定義輸入節點、隱藏層、輸出節點的個數，使用sigmoid函數作為激活函數，梯度下降法進行權重的優化。 使用MNIST數據集，進行手寫數字識別 代碼實現了手寫數字的識別，可以在此基礎上，進行改進研究，比如調節學習率、初始化權重的方式，激活函數等變化時對結果的影響。 ...

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莫煩視頻網址 這個代碼實現了預測和可視化 去掉可視化進行代碼簡化 ...

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 ...

1、知識點 2、代碼 3、發展歷程 4、卷積與池化輸出矩陣維度計算公式 5、損失計算-交叉熵損失公式 6、 ...

1.導入必備的包 2.定義mnist數據的格式變換 3.下載數據集，定義數據迭代器 4.定義全連接神經網絡（多層感知機）（若是CNN卷積神經網絡，則在網絡中添加幾個卷積層即可 ...

我想大部分程序員的第一個程序應該都是“hello world”，在深度學習領域，這個“hello world”程序就是手寫字體識別程序。 這次我們詳細的分析下手寫字體識別程序，從而可以對深度學習建立一個基本的概念。 1.初始化權重和偏置矩陣，構建神經網絡的架構 import numpy ...

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 ...