人工神經網路(artificial neural n
etwork, ann)[1]
具有很廣的應用。理論上來說，採用多層的神經網路能夠逼近任何的連續函式，而不管該函式是否平滑。自從svm出現後，大家都快忘了還有ann這種東東。但是近幾年隨著deep learning技術的興起，大牛們又重新開始關注神經網路了。在這裡，演示一種個人認為最簡單的三層神經網路。它包含乙個輸入層（即資料本身），乙個中間層（又稱隱含層,hidden layer), 和乙個輸出層。其中，輸入層的大小即為資料的維度，中間層大小可調，輸出層只包括乙個神經元。當該神經元輸出接近1時，判斷為第一類，輸出為0時判斷為第二類。所有啟用函式均採用
sigmoid函式:
三層神經網路python 簡單的三層神經網路
參照 python神經網路程式設計 寫乙個簡單的三層神經網路 usr bin env python coding utf 8 import numpy sigmoid 函式 import scipy.special 簡單的三層全連線網路，包括乙個輸入層，乙個隱層和乙個輸出層 損失函式用sigmoid...
三層神經網路
import numpy as np defsigmoid x,deriv false if deriv true return x 1 x x是經過啟用函式後的 return1 1 np.exp x 前向傳播的值x np.array 0,0,1 0,1,1 1,0,1 1,1,1 0,0,1 標籤...
從0實現三層神經網路
分享李沐老師關於深度學習的觀點 1 從實踐的角度入手深度學習可能比單純的研究演算法更好 2 如果想學習深度學習，要只用簡單的資料結構，譬如numpy ndarray，從0實現乙個深度學習演算法，這樣才能碰到進而解決深度學習中的許多核心問題，也可以更好的理解現在流行的框架 3 從應用的角度，那就直接上...