从头开始建立一个简单的神经网络

本文通过Python代码实战,教授如何构建包含隐含层的简单神经网络。内容涵盖神经网络原理、激活函数、损失函数及正则化等核心概念。

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神经网络是深度学习和机器学习的一个最基本的知识,其中有很多方面的知识,包括线性代数、概率论、导数等。如果跟着书看,不免感觉到枯燥。一个好的方法就是一边学习一边自己实现,这样更能够加深自己的理解和印象。

本 Chat 结合 Python 代码,从头开始教你建立一个简单的神经网络,包括神经网络基本原理,激活函数,损失函数,正则化,前向 / 后向传播,L2 正则化等;通过这篇文章,你将懂得神经网络的基本原理。

本场 Chat 包括:

  1. 数据的准备
  2. 拥有隐含层的网络的构建
  3. 前向 / 后向传播
  4. 损失函数与成本函数
  5. L2 正则化
  6. 网络训练
  7. 网络预测

阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5b627c3869964a6337a449bc

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