yangblyaa的博客

这两天进入rnn实操阶段。首先学习了MNIST手写数字图片数据。60000张训练图片，被保存成idx3-ubyte格式。数据结构分为三部分（从头开始）：第一部分4bytes：magic number（可以理解成文件名）第二部分：图片像素和数量4bytes：number of images4bytes：number of rows（图片的行像素数）4bytes：number of...

#3层网络，4元素输入，4个第一层隐藏神经元，3个第二层隐藏神经元，1个输出，4*4*3*1import numpy as npimport mathimport matplotlib.pyplot as pltX = np.array([[0,0,1,1], [0,1,1,0], [1,0,1,1], [1,1,1,0]])Y = np.array([[0,1...

几十遍调参和特征工程总结：1.训练数据只有889条，其实并不利于神经网络大发挥。训练有上限，~80%， 在kaggle上排名top20%。也确保了下限，~70%，在kaggle上排名bot20%.2.特征工程对训练效果的提高非常局限。因为神经网络本身就是一个自动特征工程过程。3.建立了一个可以调节隐藏层神经元数和隐藏层层数的模型。2层25,6训练准确度可达96.9%，3层隐藏层的训练准...