前馈神经网络–线性回归训练
BP神经网络的训练其实跟我们以前接触过的基于统计学的机器学习模型很相近,如果熟悉线性回归的朋友那就会觉得这个过程非常简单…
阅读全文 »分类：机器学习,深度学习
KERAS 多元感知器–建立模型
我们将建立下列多层感知器,输入层x共有784个神经元,隐藏层h共有256个神经元,输出层y共有10个神经元.我们将使用下…
阅读全文 »KERAS 多元感知器–概念介绍
1.多层感知器模型介绍 为了能够识别MNIST手写数字图像,我们将建立多层感知器模型 输入层输入数据:例如数字7的图像是…
阅读全文 »label数据预处理
label(数字图像真实值)标签字段原本是0~9的数字,必须以one-hot encoding(一位有效编码)转换为10…
阅读全文 »features数据预处理
1.查看image的shape print(‘x_train_image:’,X_train_image.shape) …
阅读全文 »前馈神经网络–网络结构
前馈神经网络(feedforward neural network),在这种神经网络中,各神经元从输入层开始,接收前一级…
阅读全文 »深度学习为什么这么强
神经网络,尤其是深度神经网络之所以这么吸引人,主要是因为他能够通过大量的线性分类器和非线性关系的组合来完成平时非常棘手的…
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