李大嘟嘟

2025年9月25日

摘要： # 优化： # 1. 增加Modulist类，再次封装每层及forward和backward # 2. 删除import matplotlib.pyplot as plt，暂时不需要画图；删去全局变量shuffle，在linear类实现 # 3. 增加__repr__魔数，可以快速查看每层大小 # 阅读全文

posted @ 2025-09-25 15:27 李大嘟嘟阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

__repr__魔术方法

摘要： __repr__ 是 Python 中一个非常重要的魔术方法（Magic Method），也常被称为双下划线方法 (Dunder Method)。它的主要作用是为对象提供一个官方的、明确的、面向开发者的字符串表示形式（Representation）。简单来说，当你需要用代码的方式来重建或识别一个对阅读全文

posted @ 2025-09-25 14:17 李大嘟嘟阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

axis=-1的理解

摘要：二维数组ba,三维数组cba,多维数组n...ba,他们的axis=-1,这个维度都是指向a axis=-1 的通用性无论 NumPy 数组有多少个维度，axis=-1 总是指向最后一个维度。数组类型形状（Shape）维度索引 axis=-1 指向一维数组 (a,) axis=0 或 ax 阅读全文

posted @ 2025-09-25 13:37 李大嘟嘟阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

2025年9月24日

np.arange函数

摘要： np.arange 函数是 NumPy 库中一个非常实用的函数，用于创建等差数列。它的功能类似于 Python 内置的 range() 函数，但它返回的是一个 numpy.ndarray 类型的数组，这使得它在科学计算中非常方便。 np.arange 的基本用法 np.arange 的基本语法有三种阅读全文

posted @ 2025-09-24 23:12 李大嘟嘟阅读(16) 评论(0) 推荐(0)

2025年9月23日

ReLU函数及它的导数

摘要： ReLU 函数 ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）是目前在深度学习中最常用的激活函数。它的数学表达式非常简单： f(x) = max(0, x) 这意味着当输入 $x$ 大于 0 时，输出就是 $x$ 本身；当输入 $x$ 小于或等于 0 时，输出就是 0。 ReL 阅读全文

posted @ 2025-09-23 21:37 李大嘟嘟阅读(70) 评论(0) 推荐(0)

tanh函数即它的导数

摘要： tanh函数（双曲正切函数）是神经网络中一种常用的激活函数，它的数学表达式为：它的输出范围是 (-1, 1)。 tanh函数的特点非线性：和 Sigmoid 函数一样，tanh 函数也是非线性的，这使得它能够为神经网络引入非线性特性，从而学习和解决更复杂的问题。对称性：tanh 函数关于原点对阅读全文

posted @ 2025-09-23 21:17 李大嘟嘟阅读(35) 评论(0) 推荐(0)

第七章手写数字识别V2

摘要： #这个版本考虑将隐藏层、输出层及对应的forward和backward封装到对于类中 #减少了步长，实测lr>0.02就会溢出，可能是哪里没有优化好 # 导入必要的库 import numpy as np import os import struct import matplotlib.pyplo 阅读全文

posted @ 2025-09-23 21:06 李大嘟嘟阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

第七章手写数字识别V1

摘要： # 导入必要的库 import numpy as np import os import struct import matplotlib.pyplot as plt # 定义导入函数 def load_images(path): with open(path, "rb") as f: data = 阅读全文

posted @ 2025-09-23 11:20 李大嘟嘟阅读(12) 评论(0) 推荐(0)

2025年9月22日

训练集，验证集，测试集

摘要：在机器学习和深度学习中，我们通常不会用全部数据来训练模型，而是将其划分为三个独立的部分：训练集、验证集和测试集。这就像一个学生准备考试一样： 1. 训练集 (Training Set) 训练集是学生上课时做的所有练习题。作用：用来训练模型。模型通过在训练集上学习数据中的模式和规律，并根据这些规律阅读全文

posted @ 2025-09-22 18:05 李大嘟嘟阅读(46) 评论(0) 推荐(0)

[::-1]的用法

摘要： [::-1] 是 Python 中一种非常简洁且常用的切片（slice）语法，它的作用是反转序列。它可以用在多种数据类型上，包括：列表 (list) 字符串 (string) 元组 (tuple) NumPy 数组语法解析切片语法的一般形式是：[start:stop:step] start：阅读全文

posted @ 2025-09-22 17:03 李大嘟嘟阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

学不可以已。

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