飞鱼の博客

Python-numpy编码实现人工神经网络前面的几篇文章我们熟悉了人工神经网络的数学原理及其推导过程，但有道是‘纸上得来终觉浅’，是时候将理论变为现实了。现在我们将应用Python语言以及其强大的扩充程序库Numpy来编写一个简单的神经网络。准备数据：训练集and测试集：Mnist手写数字数据集(复制git链接克隆)MINST数据库是由米国机器学习大佬Yann提供的手写数字数据库文件...

如何让网络可以学习上一篇文章中的神经网络还没有学习能力，这好比如说该网络只接收外部输入并输出结果，却没有反馈机制没有对结果进行正确性分析，让我们以小明与老师之间的对话来比喻这种情况：老师：1+1=？小明：6老师：1+2=？小明：2…可以发现，当小明给出答案后老师并没有给于他反馈。因此小明可能某一次猜中了正确答案，但只是凑巧而已，他不具备学习能力。现在让老师给点反馈：老师：1...

何为人工神经网络人工神经网络是模拟人脑的神经网络，用以实现人工智能的机器学习技术。我们知道，人脑可以说是世界上最复杂最精妙的系统之一，它由千亿计的神经元细胞组成。各个神经细胞相互链接，彼此之间传递电信号。从而造就了人类高于其他物种的思维能力。科学家受到人脑神经元的启发从而提出了人工神经网络的设想，使得人工智能的实现不再遥不可及。生物神经元关键部件： 树突 & 胞体 & ...

如何更新权重在上一篇文章中我们算出了各个层的误差，现在是时候利用这些误差来指导链接权重的修改了。那么该如何修改？暴力枚举： 对于一个三层的神经网络，每层有3个神经元结点，有两个3×33\times 33×3的链接权重矩阵，共有18个权重值。假设每个权重在1和-1之间共有1000种取值，那么我们有1000181000^{18}100018种权重组合，这个数字已经很大了。但是，如果是每层有500...

最近看了Adam Geitgey的机器学习系列文章。寻思着闲着也是闲着，干脆翻译以下，顺便学习下英语啥的哈哈哈。第一次做这种事，有不到位的地方欢迎指教噢。前言 你是否已经厌倦了在查阅了无数有关深度学习的文章之后仍然不能参透其中深意的无力感。如果有的话，现在，是时候改变现状了！ 现在，我们将学习如何应用深度学习知识编写一个程序去识别图像中的物体。换句话说，我们将试着去清楚地解释谷歌相册...