http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week2.html神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的，为了保存一张图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道，如果你的图片大小为64x64像素，那么你就有三个规模为64x64的矩阵，分别对应图片中红、绿、蓝三种像素的强度值。为了便于表示，这里我画了三个很小的...
神经元 想一想便知道，当一个人捏你一下以至于你会痛得叫起来的力度便是神经元的阈值，而我们构建的时候也是把这种现象抽象成一个函数，叫作激活函数。 而这里便是我们使用sigmoid函数的原因，它是一个很简单的函数，平滑更接近显示。 ? \[y=\frac{1}{1+e^{-x}}\]神经网络传递信号 神经网络便是通过一个一个神经元连接，使用权值x输入的和在通过sigmoid函数得到最终的输出值，然后一层一层的传递下去。 \[O = sigmoid(W\cdot I)\] ...
《Python神经网络编程》揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。 下载：https://pan.baidu.com/s/1UTwTGYnxWquxjMueIcaNwQ《Python神经网络编程》中文版PDF+英文版PDF+源代码 中文版，255页，带目录和书签，彩色配图，文字可以复制； 英文版，207页，带目录和书签，彩色配图，文字可以复制； 两版对比学习。配套源代码。 作者: [英]塔里克拉希德（Tariq Rashid） 原作名: Make Your Own Neural Network译者: ...
在神经网络中，假如有m个训练集，我们想把他们加入训练，第一个想到得就是用一个for循环来遍历训练集，从而开始训练。但是在神经网络中，我们换一个计算方法，这就是 前向传播和反向传播。对于逻辑回归，就是找出合适得参数w和b，在二分类中，输出得结果是0或者1，所以我们得假设函数得输出应该在0，1之间。那么线性肯定是不合适的。我们称输出结果在0，1之间的函数为 S 函数（sigmoid 函数）。 那么逻辑回归的代价函数又是什么呢？...
内容简介 神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习技术。本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。 全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录...
下载：https://pan.baidu.com/s/1UTwTGYnxWquxjMueIcaNwQ 《Python神经网络编程》中文版PDF+英文版PDF+源代码经典资料。中文版，255页，带目录和书签，彩色配图，文字可以复制粘贴；英文版，207页，带目录和书签，彩色配图，文字可以复制粘贴；两版对比学习。配套源代码。 其中，中文版如图：
下载：https://pan.baidu.com/s/1JGUInQlae5D7sGsrbeX7aw 《Python神经网络编程》中文版PDF+英文版PDF+源代码彩色配图，文字可以复制粘贴，配套源代码。 其中中文版如图：
一、 二分类(Binary Classification) 在神经网络中，如何处理训练集。在这里将使用逻辑回归(logistic regression)来传达这些想法，以使大家能够更加容易地理解这些概念。即使你之前了解过逻辑回归，我认为这里还是有些新的、有趣的东西等着你去发现和了解，所以现在开始进入正题。 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比...
目录神经网络如何工作思路方法计算过程多个输出节点反向传播误差如何更新权重python实现 学习笔记：《python神经网络编程》-Tariq Rashid 神经网络如何工作 思路 多层神经网络，每一层中的神经元都与前后层的神经元互相连接，不采用创造性的方式将神经元连接起来，原因有两点：第一是这种一致的完全连接方式事实上可以相对容易地编码成计算机指令； 第二是神经网络的学习过程将会弱化这些实际上不需要的连接（也就是这些连接的权重...