wyl1813240346的博客

在前面的博客中我们已经讨论过softmax实现分类的例子，该模型最大的特点是简单易用，但是拟合能力不强。它和传统意义上的神经网络的最大区别是没有隐含层。对于神经网络来说，引入非线性隐含层后，理论上只要隐含节点足够多，即使只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数。同时隐含层越多，越容易拟合复杂函数。理论表明，为了拟合复杂函数需要的隐含节点的数目，基本上随着隐含层的数量增加呈现指数下降的趋势。这...

参考博客：http://blog.sina.com.cn/s/blog_d8f6ec6b0102wtbh.html、http://blog.sina.com.cn/s/blog_c4520abd0102x7v4.html Python列表和Numpy数组的区别： Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。使用Python列表可以存储一维数组，通过列表的...

卷积神经网络的简介:相对于传统的图像分类，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）提取的特征能够达到很好的效果，同时不需要将特征提取和分类训练两个过程分开。CNN的构成： （1）输入层，在CNN中，输入层与全连接网络的输入层类似，是一张图像的像素矩阵。 （2）卷积层，它是CNN中最重要的组成部分，卷积层中每一个节点的输入只是上一层神经网络的一小...

最近在写代码时，经常会遇到将数据集分开，会根据数据集的构成的不同，分离时使用不同的转义字符，下面列举出常用的转义字符的含义： 比如在python中我们遇到下列语句： currLine = line.strip().split(‘\t’) 它代表的含义为：将line这行的数据以TAB产生的位置将其分开。比如一行的数据为line = ”123 89 56 23”，分离之后的数据为c...