xuzkbd的博客

单个神经元的基本结构如下：单个神经元即单层感知机，拥有一组输入和一个输出。输入为x1-x3与1,经过加权Wx后进行一个输出h(Wx)。b为阈值，可以看做w的扩展，b对应的x为定值。f和h是同一个概念，是激活函数。x是特征向量，x作为输入可以表示事物的特征。已知输入向量为x,权重向量为W，则输出的计算如下图所示。单个神经元可以用于进行简单的逻辑运算，以与运算为例，取权值w=(0.5,0.5...

当需要实现多组输出时，可以使用多组权值向量。二分类问题使用的激活函数通常如下多分类问题使用的激活函数如下常见的两种损失计算公式如下，后者更适合多分类问题...

1.onehot编码one-hot的基本思想：将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若你的这一特征中有N个不相同的取值，那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态，one-hot编码保证了每一个取值只会使得一种状态处于“激活态”，也就是说这N种状态中只有一个状态位值为1，其他状态位都是0。举个例子，假设我们以学历为例，我们想要研究的类别为小学、中学、大学、硕士、博士五种类别，我们使用one-h...

cifar-10简介cifar-10是一个有十个类的32*32色图片数据集，共有60000张。官方网址如下：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html我在官方网站上下载了这个数据集的python版。官网上对该数据集作了一些描述1.该数据集的data是10000X3072的numpy数组。每张32*32=1024的图用3072个数表示其各像素点的...

resnet即参差网络原论文为：Deep Residual Learning for Image Recognitionresnet用到的主要思想有两个：1.当图像数据的长宽缩小时，会导致丢失一定的图像特征，所以这个时候需要增加图像数据的通道数。2.为了防止加深训神经网络的层次时，训练效果比未加深网络前差，当图像数据经过两个神经网络层时，输出的数据应加上原输入数据，作为下一层网络的输入数据...