【深度学习入门】- 用电路思想解释感知机
1 感知机是什么 感知机接收多个输入信号，输出一个信号。感知机信号只有“流/不流（0/1）"两种取值。0对应“不传递信号”，1对应“传递信号” 如下：是一个接收两个输入信号的感知机例子。x1,x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重。O为神经元或者节点。输入信号被送往神经元时，会被分布乘以相对的权重(权重越大，对该权重的信号越重要)。然后神经元计算传送过来的总和，当总和超过...
[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（二）
第四章：神经网络的学习 通常要解决某个问题时，人们习惯以自己的经验和直觉来分析问题找出规律，然后反复试验推进。 “学习”是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。 机器学习在前期收集问题的各项特征数据，用模型从数据中发现答案，争取避免人为介入。 深度学习在数据收集上（比如选/不选哪些特征的数据）较之机器学习更能避免人为介入。神经网络的学习目标是寻....
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[深度学习入门]基于Python的理论与实现[感知机、神经网络、误差反向传播法及相关技巧]（一）
一、前言 本文是本人在认真学习完[日]斋藤康毅所著《深度学习入门-基于Python的理论与实现》(因为封面上有条鱼，以下皆用《鱼书》代称之)后的学习心得与体会。至于为什么要把写成文字记录下来呢，一是为了我后续的学习方便快速地回忆之前的知识点，一是为了给同样在学习这本《鱼书》的朋友们提供一些帮助。二、概述 该书一共包含八个章节，暂且把它分成三大部分，分别涉及到： ...
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深度学习入门(1)感知机
感知机感知机基础知识感知机是神经网络（深度学习）的起源算法。感知机可以接收多个输入信息，输出一个信号。感知机的信号只有“流/不流”（1/0）两种取值。接收两个信号的感知机，如下图：x1与x2是输入信号；y是输出信号；w1与w2是权重。圆圈O代表”神经元”或者”节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1 x1, w2 x2）。神经元会计算传送过来的信号总和，只有当这个总和超过某个....
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