照妖镜！-优快云博客

上一篇文章讲了误差的传递与更新。至此这样一个简单的神经网络的脉络我们已经梳理清楚了。紧接着，我们再回到已经写好输入和查询的神经网络框架中，去完善它。train()函数训练网络。训练任务分为两个部分:①针对给定的训练样本计算输出。②将计算得到的输出与所需输出对比，使用差值来指导网络权重的更新。①针对给定的训练样本计算输出我们已经完成了第一部分： # train the neural network def train(self, inputs_list, targets_list):

2021-10-22 09:38:08 2603

原创神经网络学习4【误差传递与权重更新】

1.4. 误差反馈1.4.1 误差反馈校正权重矩阵可以理解，输出和误差都是多个节点共同作用的结果，那么该如何更新链接权重？思考一下，得到误差后，该怎么分配？平均分的话是否会有失公平？毕竟我们在之前的学习中了解到，前一层每个节点的贡献都是不一样的。考虑极端情况，当某权重为0时，它对下一个节点的贡献为0；这时如果误差仍然平均分配显然是不那么合适的。但我们很容易想到这个标准：较大链接权重的连接分配更多的误差。将同样的思想扩展到多个节点。如果我们拥有100个节点链接到输出节点，那么我们要在这100条链

2021-08-26 16:42:20 8005 3

原创神经网络学习3【计算流程公式推导+Python代码框架】

在上一篇文章神经网络学习2【分类器+升华至神经元搭建神经网络】中由浅入深的理解了从分类器开始如何理解神经网络的内部计算。接下来我们借用数学工具去逐步推导其计算公式，并同时建立出Python代码框架。1.神经网络公式推导1.1两层神经网络计算尝试使用只有两层、每层两个神经元的较小的神经网络，来演示神经网络如何工作:两个输入值分别为1.0和0.5,每个节点使用激活函数。使用一些随机权重：第一层仅作输入层，不需要使用激活函数。第二层中需要做一些计算，以及使用激活函数，当然，在这个简单的网络

2021-08-15 17:26:34 924

原创神经网络学习2【分类器+升华至神经元搭建神经网络】

1.训练简单的分类器基于上一篇文章神经网络学习1【】原理初解末尾的问题：对于花园里小虫子的分类问题，我们如何得到正确的斜率？用以上真实正确的训练数据帮我们调整分类函数的斜率：由于分界线是一条直线，因此我们可以设： y =Ax。尝试从A = 0.25开始，分界线为y = 0.25x 。绘制直线，观察情况：我们大概理解，分类器与之前的预测器之间的差别就在于误差的表示。预测时，误差就是输出与真实值之间的差值，但对于预测，我们没办法具体的用已知的真实值来表示。但如上图，我们可以从图像上确定出期望直线

2021-08-12 16:45:45 436

原创神经网络学习1【原理初解】

1.所有有用的计算机系统都有一个输入和输出，并在输入和输出之间进行某种类型的操作，神经网络也是如此。2.当我们不能精确知道一些事情如何运作时，我们可以尝试使用模型来估计其运作方式，在模型中，包括了我们可以调整的参数。3.改进模型的好方法是：基于已知模型和已知真实示例之间的比较，得到模型偏移的误差值，调整参数

2021-08-10 17:06:28 396

原创 Python 2种方法实现文件中图片的遍历读取

@[TOC]Python 文件中图片的遍历读取Python 2种方法实现文件中图片的遍历读取初学python，用两种方法实现文件夹中图片的遍历读取方法一 os 文件、目录方法os.listdir（）具体用法可参考https://www.runoob.com/python/os-listdir.htmlimport cv2import osdir_path = "D:\\Jennifer\\PycharmProjects\\Opencv\\train"files = os.lis

2021-06-24 21:00:11 10069 2

原创《失控》读书笔记1~2章

《失控》读书笔记（1~2章）第一章人造与天生第二章蜂群思维蜜蜂之道：分布式管理群氓的集体智慧非匀质的看不见的手认知行为的分散记忆从量变到质变群集的利与弊放假在家读凯文凯利的《失控》，记得高中的时候曾经读过一点点，发现不是很能理解，现在上了大学，也接触了更多相关的东西，再读起来就很有意思。现在一想整整30年前凯文凯利开始写的这本书时，万维网的设想才刚刚提出，因特网才刚刚进入实用阶段，而书中的...

2020-02-14 17:42:28 4451

HUSHLALA的博客

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原创神经网络学习5【train()函数编写 + 完整的神经网络代码】