摘要： 反向传播运算 反向传播，也就是神经网络的核心算法。 在还未训练好这个神经网络的时候我们可以通过反向传播运算来训练输出我们想要的结果。 在训练神经网络的时候，我们并不能直接改变激活值，我们只能控制权重和偏置。 [赫布理论]：神经元学习的方式就是一同激活的神经元关联在一起。 实现反向传播理论： 对于如何 阅读全文

摘要： 梯度下降法 神经网络是怎样学习的？ ​ 算法会调整权重和偏差值，训练好后我们可以给更多它未见过的图像进行测试 将每个输出激活值，与想要的值之间的差的平方加起来，称之为训练单个样本的“代价” 注意下，网络能对图像进行正确的分类时，这个平分和就比较小，如果网络找不着点，这个平分和就很大 代价函数取决于网 阅读全文

摘要： 多层感知器MLP 多层感知机MLP（Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络。 它除了有输入和输出层，在输入输出层中间还多个隐层，就如识别数字的有两层隐层、最简单的MLP只有一层隐层。（多层感知机层与层之间是全连接的） 当我们试图用多层感知MLP来识别数字时，我们给识别的数字各个 阅读全文

摘要： 5.2对象 递归： 递归(Recursion)是指在函数的定义中使用函数自身的方法。 递归三要素： 明确递归终止条件； 给出递归终止时的处理办法； 提取重复的逻辑，缩小问题规模。 字典： 字典使Python中唯一的映射类型(映射：一对一或一对多的关系我们称之为映射) a = {1:'one',2:' 阅读全文

摘要： 5、函数、对象以及模块 5.1 函数 函数的实现原理、运行机制： #先定义函数 def MyFirstFunction(name): '函数定义过程中的name是形参' #因为它只是个形式，表示占据一个参数的位置 print('传递进来的'+name+'叫做实参，因为它是具体的参数值') MyFir 阅读全文

摘要： 4.4序列 列表、元组和字符串的共同点： 都可以通过索引得到每一个元素 默认索引值总是从0开始 可以通过分片的方法得到一个范围内的元素的集合 由很多共同的操作符（重复操作符、拼接操作符、成员关系操作符） 序列常见的BIF list() 把一个可迭代对象转换为列表 list() #默认创建一个空的列表 阅读全文

摘要： 列表的其他小方法 count 列表名.count(参数)可以计算列表中某一指定参数出现的次数 index() 获取参数所在序列 #从整个列表中获取所在序列 index(参数) #从规定列表中获取所在序列 index(参数,起始位置,终止位置) 关于复制的补充 #两种复制 list2=list1 li 阅读全文

摘要： 4、数据类型 4.1 列表 创建一个普通列表 number = [1,2,3,4,5] 创建一个混合列表 mix = [1,'布洛尼亚',3.14,[1,2,3]] 创建一个空列表 empy = [] 列表： 列表类型与元组类型相似，都表示一系列元素。 ​ 1、列表（list）是有序的元素集合； ​ 阅读全文

摘要： 1、Python是什么类型的语言？ Python 是脚本语言，面向对象编程语言 脚本语言(Scriptinglanguage)是电脑编程语言，因此也能让开发者藉以编写出让电脑听命行事的程序。以简单的方式快速完成某些复杂的事情通常是创造脚本语言的重要原则，基于这项原则，使得脚本语言通常比C语言、C++ 阅读全文

摘要： VS Code 搭建Python环境 1、什么是 VS Code? Visual Studio Code (简称 VS Code / VSC) 是一款免费开源的现代化轻量级代码编辑器，支持几乎所有主流的开发语言的语法高亮、智能代码补全、自定义热键、括号匹配、代码片段、代码对比 Diff、GIT 等特 阅读全文