[神經網絡與深度學習（一）]使用神經網絡識別手寫數字
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 ...
原文：0303-利用手寫數字問題引入深度神經網絡
利用手寫數字問題引入深度神經網絡 目錄 一 引言 二 手寫數字問題介紹 . MNIST數據集介紹 . 輸入 . 輸出 三 回歸和分類模型的區別 四 深度模型隱藏層的來源 . 激活函數深度講解 . 隱藏層 . 隱藏層帶來的問題 五 深度模型的流程 . 多個隱藏層的分類模型舉例 . 損失計算 . 優化模型參數 反向傳播算法 六 總結 pytorch完整教程目錄：https: www.cnblogs. ...
2021-04-18 15:18 0 306 推薦指數：
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