客至汲泉烹茶, 抚琴听者知音

Softmax

前言:手写数字识别如果说波士顿房价预测是机器学习中的hello world,,那么手写数字识别就是深度学习中的hello world。在处理如下图所示的手写邮政编码的简单图像分类任务时,可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。MNIST是深度学习领域标准、易用的成熟数据集,包含60000条训练样本和10000条测试样本。 任务输入:一系列手写数字图片,其中每张图片都是28x28的像素...

原文地址为什么使用RNN?递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)是一种专门处理序列的神经网络。由于它们在处理文本方面的有效性,因此经常用于自然语言处理(NLP)任务。在本文中,我们将探讨RNN是什么,了解它们的工作原理,并在Python中从头开始构建一个真正的RNN。(仅使用numpy)。这篇文章假定您具有神经网络的基础知识。建议先阅读神经网络基础最原始(...

原文地址在本文中,我们将深入探讨卷积神经网络(CNN):如何训练CNN(包括梯度推导),从头实现反向传播(仅使用numpy)以及最终构建完整的训练!本文假定你对CNNs有基础了解,如果否,请参考CNN01本部分同时也要求你有多元微分的知识. 您可以根据需要跳过这些部分,但还是建议阅读它们,对写代码有用。开始我们从上一篇文章停下来的地方开始,我们正在使用CNN来解决MNIST手写数字识别问题:...

原文链接在过去的几年里,关于卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)的讨论越来越多,特别是因为它彻底改变了计算机视觉领域。在本文中,我们将基于神经网络的基本背景知识,探索CNN是什么,了解它们的工作原理,并在Python中从头开始构建一个真正的CNN(仅使用numpy)。这篇文章仅假设你拥有神经网络的基本知识。我对神经网络的介绍涵盖了您需要了解的所有内容...