<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[wanmancsdn的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanmancsdn</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; wanmancsdn]]></copyright><item><title><![CDATA[神经网络与机器学习之开篇续]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanmancsdn/article/details/51146345</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanmancsdn/article/details/51146345</guid><author>wanmancsdn</author><pubDate>Wed, 13 Apr 2016 20:17:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、神经网络中的反馈 
   前面我们已经接触了神经网络的基本概念、单个神经元的组成成分以及几种基本的激活函数。到此为止，对人工神经网络我们已经有了初步的概念，实际上用偏数学的术语来说，神经网络可以看成有向图。接下来介绍一下三种不同的基本网络结构。为了后面的理解，先看看什么是反馈。如下图所示 
     
    其中： 
     
    注：A、B扮演算子的角色 
二、网络结构 
    神经]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[神经网络与机器学习之开篇]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wanmancsdn/article/details/51125089</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wanmancsdn/article/details/51125089</guid><author>wanmancsdn</author><pubDate>Mon, 11 Apr 2016 20:14:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[从数学转到计算机机器学习领域，已经快大半年了，到目前为止虽然看了一些关于数据挖掘与机器学习的东西，但每次看完都忘得只剩枝节，好几次看完一本书过段时间回过头来什么也没留下。我一直在反思，是因为我实际根本没有理解我所看的东西吗，为什么学完之后忘得这么快？可是自认为数学功底还马马虎虎，对数据挖掘机器学习这类还不是很抽象的东西理解起来也不是很吃力，那是什么原因呢。。。思来想去是否因为我只是一直在看，很少与人]]></description><category></category></item></channel></rss>