1 導入所需要的包 2 自定義數據 　　要求：　　1、生成單個數據集。　　2、數據集的大小為10000且訓練集大小為7000，測試集大小為3000。　　3、數據集的樣本特征維度p為5 ...

1 導入實驗所需要的包 2 下載MNIST數據集 3 讀取數據 4 利用torch.nn構建模型以及初始化參數 使用ReLU函數 ...

1 導入實驗需要的包 2 初始化數據 3 加載數據 4 定義模型 5 參數初始化 6 定義訓練函數 ...

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一 感知器 感知器學習筆記：https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器（Perceptron）是二分類的線性分類模型，其輸入為實例的特征向量，輸出為實例的類別，取+1和-1。這種算法的局限性很大： 只能將數據 ...

代碼如下 import numpy as np import math class Neuron(object): def init(self): self.weights=np.array([1,2 ...

前面一章我們詳細講解了神經網絡的組成，工作原理，信號在網絡中如何流動，以及如何求解每一個輸入信號賦予的權重等計算過程；同時我們還構建了一個邏輯回歸網模型來解決鳶尾花分類問題，很明顯，這種網絡很“淺”，但它對於分類鳶尾花數據還是非常有效的，而且不僅僅是鳶尾花，對於有需要的其他二分類問題，該模型 ...

1.從感知學習算法到深度學習演化時間軸 2.非線性問題的三種解決方法： 參考資料： 1.https://www.bilibili.com/video/BV1Tt411s7fK?from=search&seid=14161509480958797618，B站白板推導 ...