神经网络数学基础

Keras 课程表

一、深度学习基础介绍1.1python基础1.2机器学习基础知识简介1.3神经网络数学基础1.4Keras开发环境搭建1.5Keras介绍1.5.1Keras序贯模型与函数式模型1.5.2Keras网络模型
lourd·2023-03-16 15:56

1.深度学习入门介绍--神经网络数学基础

一.神经网络主要围绕以下几个方面：层：多个层组成的网络（或模型）。（神经网络核心组件，相当于数据处理模块，进去一些数据，出来的数据更加有用。）输入数据和相应的目标。损失函数：即用于学习的反馈信号优化器，决定学习过程如何进行例：output=relu(dot(w,input)+b)w，b都是张量，均为该层的属性。他们被称为该层的权重或可训练参数，分别对应于kernal,bias属性。这些权重包含网络
自动驾驶--小学生·2022-12-28 12:44

全网最快掌握机器学习之深度学习之神经网络数学基础（附源代码）

个人公众号yk坤帝后台回复机器学习获得源代码1.全文简介要理解深度学习，需要熟悉很多简单的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。本文目的是用不那么技术化的文字帮你建立对这些概念的直觉。特别地，我们将避免使用数学符号，因为数学符号可能会令没有任何数学背景的人反感，而且对解释问题也不是绝对必要的。本文将首先给出一个神经网络的示例，引出张量和梯度下降的概念，然后逐个详细介绍。请记住，这些概念对于理
yk 坤帝·2022-11-08 13:15

keras之父《python深度学习》笔记 第二章

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档神经网络数学基础介绍一、初识神经网络1.导入数据2.网络架构3.编译步骤4.准备图像数据和标签5.训练过程二、神经网络的数据表示1.什么是张量
都督美州诸军事·2020-11-12 17:03

单层神经网络数学基础

单层感知器结构的数学基础输入是一个N维向量其中的每一个分量都对应于一个权值"w"，隐含层的输出叠加为一个标量值输入与权值乘积和传递函数为其中sgn函数为:例如：二维空间中的超平面是一条直线。在直线下方的点，输出-1；在直线上方的点，输出1。分类面：b的作用为使得分割线不固定在原点，防止过原点的直线不能正确分类（如图中红色圆圈不能分类）。在实际的应用中：重新改写参数矩阵：过程描述：（1）初始化。n=
大熊猫的倔强·2019-11-10 15:00

《python深度学习》笔记

Python深度学习（Keras）第二章神经网络数学基础对于张量运算所操作的张量，其元素可以被解释为某种几何空间内点的坐标.神经网络完全由一系列张量运算组成，而这些张量运算都只是输入数据的几何变换。
lxiao428·2019-03-18 22:09
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