摘要：深度卷积生成对抗网络（DCGAN） 生成 MNIST 手写图片 1、基本原理 生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成： 生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器 判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出 阅读全文

摘要：反向传播算法详细推导 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 在神经网络上 阅读全文

摘要：反向传播算法实战 本文仅仅是反向传播算法的实现，不涉及公式推导，如果对反向传播算法公式推导不熟悉，强烈建议查看另一篇文章神经网络之反向传播算法（BP）公式推导（超详细） 我们将实现一个 4 层的全连接网络，来完成二分类任务。网络输入节点数为 2，隐藏 层的节点数设计为：25、50和25，输出层两个节 阅读全文