iOS培訓(xùn),Swift培訓(xùn),蘋果開發(fā)培訓(xùn),移動(dòng)開發(fā)培訓(xùn)

0. 引言1. 感知器及激活函數(shù)2. 代價(jià)函數(shù)(loss function)3. 用梯度下降法來學(xué)習(xí)-Learning with gradient descent4. 用反向傳播調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中逐層所有神經(jīng)元的超參數(shù)5. 過擬合問題6. IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION

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0. 引言

0x1: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分層神經(jīng)元意味著什么

為了解釋這個(gè)問題，我們先從一個(gè)我們熟悉的場(chǎng)景開始說起，電子電路的設(shè)計(jì)

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如上圖所示，在實(shí)踐中，在解決線路設(shè)計(jì)問題(或者大多數(shù)其他算法問題)時(shí)，我們通常先考慮如何解決子問題，然后逐步地集成這些子問題的解。換句話說，我們通過多層的抽象來獲得最終的解答，回到上圖的電路，我們可以看到，不論多么復(fù)雜的電路功能，在最底層的底層，都是由最簡(jiǎn)單的"與、或、非"門通過一定的邏輯關(guān)系組成

這就很自然地讓我么聯(lián)想到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一張膾炙人口的架構(gòu)圖

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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間的隱層可以理解為是一種逐層抽象封裝的思想，這么說可能并沒有嚴(yán)格的理論依據(jù)，但是卻十分符合我自己直覺上的理解，例如，如果我們?cè)谶M(jìn)行視覺模式識(shí)別

1. 第一層的神經(jīng)元可能學(xué)會(huì)識(shí)別邊2.