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纯用NumPy实现神经网络

纯NumPy代码从头实现简单的神经网络。

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【深度学习之美】神经网络不胜语, M-P模型似可寻(入门系列之三)

“那些在个人设备里,谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人,总有一天会成为我们的霸主!”在“忍无可忍,无需再忍”这句俗语背后,也隐藏中神经网络常用的“激活函数”和“卷积”的概念。知其道,用其妙,THIS IS HOW!

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【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合(入门系列之十二)

斑点的青蛙为何会被视为异类,四脚的壁虎又为何被视为同族?它们背后隐藏着怎样的“机器学习”原理?它们的关系是如何曲折“激活”这一系列复杂矛盾的?它们又是如何“池化”特征,“全连接”彼此,以便达到“各回各家,各找各妈”的分类?敬请关注本节关于激活层,池化层及全连接层的相关内容。

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神经网络常用激活函数对比:sigmoid VS sofmax(附python源码)

本文介绍了神经网络中的两种常用激活函数——softmax与sigmoid函数,简单介绍了其基本原理、性质及其使用,并用python进行了实例化演示,在文章的最后总结了两种激活函数的区别。

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神经网络常用激活函数对比:sigmoid VS sofmax(附python源码)

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