【从逻辑回归到CNN】神经网络（手写）

已于 2022-03-10 18:32:43 修改
阅读量1.2k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 神经网络 深度学习
于 2022-03-10 15:18:17 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LOG_IN_ME/article/details/123402389
本文详细介绍了神经网络的基础知识，包括全连接神经网络的结构，神经元的功能，以及神经网络的训练和预测过程。通过逻辑回归的视角，阐述了神经元如何在模型中发挥作用，帮助读者理解神经网络的学习和预测机制。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文解释以下内容：

  1. 什么是神经网络
  2. 全连接神经网络
  3. 个人理解神经元在神经网络中的作用（可参阅逻辑回归）
  4. 神经网络的训练过程
  5. 神经网络的预测过程

在这里插入图片描述

深入理解神经网络之逻辑回归
图灵教育
09-11 3260
本文摘自《深入理解神经网络：从逻辑回归到CNN》
bp神经网络和cnn神经网络,bp神经网络和cnn
aifamao6的博客
08-29 3873
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。...
卷积神经网络CNN笔记（理解CNN数学原理的指南）.pdf
02-24
卷积神经网络是深度学习中的基础模型。南京大学吴建鑫教授的「卷积神经网络CNN」笔记，35页pdf初学者学习指南理解CNN数学原理。
从逻辑回归到神经网络
夕小瑶科技说
04-08 557
回顾小夕在文章《逻辑回归》中详细讲解了逻辑回归模型，又在《Sigmoid与Softmax》中详细讲解了Sigmoid的实际意义（代表二类分类问题中，其中一个类别的后验概率）。至此，我们已...
从原理到代码，轻松深入逻辑回归模型！
AI科技大本营
08-13 3772
整理 | Jane出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）【导语】学习逻辑回归模型，今天的内容轻松带你从0到100！阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专...
深度学习吴恩达第一章——神经网络的初步了解和逻辑回归
m0_45411005的博客
07-15 228
一、什么是神经网络 Relu——rectified linear unit(修正线性单元) 二、用神经网络进行监督学习 1.各种类型的神经网络 SNN：标准神经网络，用于房价预测，在线广告是否点击 CNN：卷积神经网络，用于图像识别 RNN：循环神经网络，用于时间序列数据，语音识别 混合神经网络 2.结构化数据和非结构化数据 三、神经网络与传统的监督学习 四、二分类 1.约定的符号 2.logistic 回归 在神经网络中，www和bbb分开表示 3.logistic 回归的损失函数
基于逻辑回归和神经网络识别手写数字（从0到9）附Matlab代码.rar
最新发布
02-21
机器学习中的逻辑回归模型和神经网络模型均可以解决此类问题，但各有优劣。 逻辑回归是一种广泛使用的统计模型，它在二分类问题中表现尤为突出。通过逻辑函数将线性回归模型的输出映射到0到1之间，从而实现二分类。...
神经网络.zip_正则化_神经网络 识别_神经网络识别手写数字_识别_逻辑回归
07-15
在IT领域，尤其是机器学习和深度学习中，神经网络与逻辑回归是两种广泛使用的模型，它们在识别任务，特别是手写数字识别上有着显著的应用。本文将深入探讨这两种方法，以及正则化这一关键概念。 首先，逻辑回归...
逻辑回归与神经网络在手写数字识别中的应用及正则化技术
在给定的文件信息中，我们可以提取出以下与IT相关的知识点：正则化、神经网络、手写数字识别以及逻辑回归。下面将详细介绍这些知识点。 ### 正则化 (Regularization) 正则化是机器学习中用于防止模型过拟合的一种...
MATLAB实现手写数字识别：一对多逻辑回归与神经网络教程
资源摘要信息:"机器学习课程作业-基于matlab实现一对多逻辑回归和神经网络来识别手写数字(matlab完整源码).zip" 一、一对多逻辑回归 1. 一对多逻辑回归概述 一对多逻辑回归是逻辑回归在多分类问题中的应用，属于...
卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解.pdf
03-13
。
Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅰ）
weixin_34227447的博客
04-29 875
更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partners投资合伙人、SpringSource首席技术官、VMware技术总监。 领英：http://www.linkedin.com/in/adriancolyer/ Twitter：ht...
【从逻辑回归到CNN】逻辑回归（手写）
LOG_IN_ME的博客
03-03 895
1、什么是逻辑回归 2、逻辑回归与神经网络的关系 3、从几何角度理解逻辑回归的能力与局限
neural networks logistic regression 神经网络逻辑回归
ZAQ1018472917的博客
04-27 494
[机器学习笔记 - 吴恩达 - 目录][1] 笔记 描述 神经网络是什么? 为什么要使用神经网络? 和不使用神经网络的分类，有什么直观的不同? 代码 python实现 import numpy as np class NeuralNetworksLogisticRegression: ''' 神经网络逻辑回归 (仅1层隐藏层) 参数: X -...
机器学习/CNN系列小问题（1）：逻辑回归和神经网络之间有什么关系？
热门推荐
tina的博客
05-31 2万+
本文讨论的关键词：Logistic Regression（逻辑回归）、Neural Networks（神经网络）之前在学习LR和NN的时候，一直对它们独立学习思考，就简单当做是机器学习中的两个不同的models，从来没有放在一起观察过，最近通过阅读网络资料，才发现，原来LR和NN之间是有一定的联系的，了解它们之间的联系后，可以更好地理解Logistic Regression（逻辑回归）和Neural
雅可比迭代c++实现_计算图反向传播的原理及实现
weixin_39974811的博客
11-22 445
前言本文节选自即将出版的《深入理解神经网络——从逻辑回归到CNN》（暂定名）的第八章“计算图”。阅读本文前，可先阅读本专栏之前的文章“神经网络反向传播算法”和“梯度下降”。本文介绍了计算图以及计算图上的自动求导（通用的反向传播）的原理，用Python+Numpy实现了计算图以及计算图上的反向传播，用其搭建了一个多层全连接神经网络，建模 MNIST 手写数字识别。本文的样例代码见于：张觉非/计算图框...
【Pytorch学习】图像分类从逻辑回归到CNN
AI知识搬运工
02-15 1262
【Pytorch学习】图像分类从逻辑回归到CNN 1,未调用torch.nn接口，原始编程实现最小的逻辑回归神经网络 from pathlib import Path import requests DATA_PATH = Path("data") PATH = DATA_PATH / "mnist" PATH.mkdir(parents=True, exist_ok=True) URL = "https://github.com/pytorch/tutorials/raw/master/_st
深入理解卷积神经网络(CNN)——从原理到实现
Rainbow0210的博客
11-17 7416
王琦      QQ：451165431      计算机视觉&深度学习转载请注明出处 ：http://blog.youkuaiyun.com/Rainbow0210/article/details/78562926。本篇通过在MNIST上的实验，引出卷积神经网络相关问题，详细阐释其原理以及常用技巧、调参方法。欢迎讨论相关技术&学术问题，但谢绝拿来主义。代码是博主自己写的，因为倾向于详细阐述底层原理，所
深入理解人工神经网络——从原理到实现
Rainbow0210的博客
10-30 5273
王琦     QQ：451165431     计算机视觉&深度学习转载请注明出处。本篇通过在MNIST上的实验，引出神经网络相关问题，详细阐释其原理以及常用技巧、调参方法。欢迎讨论相关技术&学术问题，但谢绝拿来主义。实验概述数据集 MNIST：0-9共10个数字，其中，60000条训练样本，10000条测试样本，每条样本分辨率为28×2828\times28。拉伸为11维向量，因而为28×28=7
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值