时间：2022-08-31 17:11:17 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
其中self.lr是坡度下降的学习率，该值是限制坡度方向的速度，为了达到模型的最佳解，需要经常调整该值。 我们在神经网络各层神经元完成线性变换后，加入非线性的激活函数变换线性变换的结果。 其结果，如图所示，输出很快变成了不折不扣的非线性函数，这一点已经变得很清楚：
根据上述神经网络中的权重和偏置，可以计算出神经网络中的各神经元的输出，神经网络的最终输出hW，bhW，bh_{\mathbf{W}，\mathbf{b}} 在神经网络的第k -1层和第k层中，任何一个第k -1层神经元连接到第k层的所有节点。 也就是说，第k层的各神经元在第k -1层进行加权相加。
1、深度神经网络的设计
扩展到多层神经网络时，结构与刚才相同，加入非线性激励函数后，输出变为复杂的非线性函数。 如图所示，总结：加入非线性激励函数后，神经网络可以学习*滑坡曲线分割*面，而不是通过复杂的线性组合逼近**滑坡曲线分割，提高了神经网络的表达能力
2、深度神经网络软件
大数据挖掘DT机器学习公众号： datayx目录神经网络算法直观理解21假说和激活函数1神经网络过程描述2神经网络相。 注意：最近我打算重新审视一下UFLDL教程。 其实里面有很多关于神经网络以及深度学习的知识点，很有帮助，但是只是学习深度学习的话会有一些多余的内容，所以想整理一下笔记……
3、深度神经网络基础知识
可以看出一行数据共有785个数据。 第一列表示这个手写数的真值。 这个值在机器学习中被称为标签。 以下784个数据表示28 * 28大小的像素值。 受欢迎的图像处理软件通常用8位表示像素。 这样共计256个灰度(像素值在0~255之间)，各级表示不同的亮度。 为了简化计算，建立了一个只有两层的神经网络，并给出了具体的计算过程。
4、深度神经网络实例
哎呀，人工智能好像很受欢迎呢。 什么是神经网络？ 这里是机器学习系列的第一篇。 带我去AI，用DNN查一下吧。 循环神经网络( Recurrent Neural Networks，RNN ) )主要用于时间序列数据，文章、视频等最常见的时间序列数据，存在t时刻的数据和t1时刻的数据。 由于神经网络模型的训练和预测都与损失函数密切相关，以下从损失函数的设计思路和常见形式进行详细解读。
本节主要讨论了深度神经网络的原理，但首先从手写数字图像识别的例子来看视频，无法理解w和b是怎么来的，循环反复训练会中止训练到什么程度。
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