人类理性的脑起源——读《笛卡尔的错误》2015-06-1713:27  阅读：130来源 http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_ae5140a60102vnmt.html经生物学家达马西奥的著作—&mda...

在这篇文章中，会实现一个BP(backpropagation)算法，并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。训练数据集(trainingset)如下：一共有5000个训练实例(traininginstance)，每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20pixelimage)。用X矩阵表示整个训练集...

本作业使用神经网络(neuralnetworks)识别手写的阿拉伯数字(0-9)关于使用逻辑回归实现多分类问题：识别手写的阿拉伯数字(0-9)，请参考：http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6085278.html 由于逻辑回归是线性分类（它的假设函数是一个线性函数，就是划一条直线，...

Lecture7 TrainingNeuralNetworks2课堂笔记参见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667?refer=intelligentunit本节课主要讲述比较常用的优化算法，正则化方法以及迁移学习。 一、   &n...

Lecture6 TrainingNeuralNetworks课堂笔记参见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit本节课内容主要包括三部分：训练前准备、训练和评分。具体包括激活函数的选择，预处理，权重初始化，正则化，梯度检查，监控...

Lecture5CNN课堂笔记参见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit不错的总结笔记：https://blog.csdn.net/sugar_girl/article/details/791087091.卷积核步长公式：（N-F+2*p...

Lecture7神经网络二课程内容记录：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667?refer=intelligentunit1．协方差矩阵：协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是...

 反向传播课程内容记录：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711?refer=intelligentunit雅克比矩阵（Jacobianmatrix）参见https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8615686.html神经网络一课程内...

原文地址：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44657439 今天来讲BP神经网络，神经网络在机器学习中应用比较广泛，比如函数逼近，模式识别，分类，数据压缩，数据挖掘等领域。接下来介绍BP神经网络的原理及实现。 Contents ...

1、根据神经网络建立模型的复杂度和数据模型真正复杂度之间的相对大小，其主要存在三种情况：(1)欠拟合:underfitting(2)相对准确(3)过拟合：overfitting图2、一般情况下在不知数据模型复杂度的情况下，很容易出现建立模型过拟合的情况，这是因为原始数据中本身存在一些噪声数据，而这些噪声数据会使得所建立...

对于0-9的10分类任务神经网络搭建主要有两种方式：（1）底层原理实现方式和（2）调用函数搭建方式，整体的过程原理如下所示（1）底层原理实现方式importtorchimporttorch.nn.functionalasFa=torch.full([4],1/4)print(a)print(-1*a*torch.log...

//2019.10.08神经网络与全连接层1、logisticsregression逻辑回归的思想是将数据利用激活函数sigmoid函数转换为0-1的概率，然后定义一定的阈值0.5，大于阈值则为一类，小于阈值则为另一类。它主要用来解决的是二分类问题，也可以通过一定的变形解决多分类的问题。2、对于逻辑回归其实质是分类算法...

利用平pytorch搭建简单的神经网络实现minist手写字体的识别，采用三层线性函数迭代运算，使得其具备一定的非线性转化与运算能力，其数学原理如下：其具体实现代码如下所示：importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefplot_curve(data):#曲线输出函数构建fig=p...

对于pytorch的深度学习框架，在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步：1、载入原始数据2、构建具体神经网络3、进行数据的训练4、数据测试和验证pytorch神经网络的数据载入，以MINIST书写字体的原始数据为例：importtorchimportmatplotlib.pyplotas pltdef...

//2019.09.10神经网络入门与学习1、神经网络的发展主要得益于三个方面的进步：(1)2进制的创新能力的发展(2)软硬件能力的发展;(3)人的性价比的下降。2、神经网络的成熟应用目前主要体现在分类识别上，具体来说可以分类到三个方面：(1)图像识别：主要用于人脸识别和自动驾驶；(2)语音识别：主要用于语音助手等；(...