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    DL01-7:单层神经网络的实现(向量版本)

    本主题内容单层神经网络实现的设计单层神经网络的Python实现(向量与矩阵) 0、预备知识   在numpy中ndarray与matrix都可以...

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    DL01-6: 单层神经网络

    本主题内容包含:理解单层多感知器神经网络(不含隐藏层)。实现单层神经网络分类(矩阵)。 多感知器实际就是单个感知器的集合,训练时对一个样本,所有...

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    DL01-5:感知器实现(Tensorflow版本)

    本主题内容:使用Tensorflow框架实现一个感知;使用感知器训练鸢尾花样本,并使用训练样本作为测试样本;使用Tensorboard可视化感知...

  • DL01-4:感知器实现(向量版)

    1.使用numpy做内积运算2.使用向量或者矩阵内积实现感知器 一、向量与矩阵的内积计算 1、向量作为矩阵的注意点 向量在numpy也默认看成矩...

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    DL01-3:感知器实现(标量版)

    摘要:1、使用标量实现感知器;2、使用鸢尾花作为训练与测试样本; 鸢尾花: 一、感知器算法与公式 1、感知器训练算法 【计算输出:向前】 (1...

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    DL01-2:感知器训练的数学基础

    摘要:1、感知器的数学本质;2、感知器的训练过程;3、感知器训练过程的数学计算公式;4、感知器训练的数学推导; 1、感知的数学本质 感知器的数学...

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    DL01-1:神经网络与感知器

    摘要:1、神经网络来自大脑的神经生理结构,感知器来自于神经元;2、根据神经元抽象建模,形成感知器数学模型,并形成复杂的神经网络数学模型;3、理解...

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