摘要：
遗传算法模仿了生物遗传进化的过程，可以在给定范围内搜索最优解。遗传算法的设计一般包括参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计（选择、交叉、变异）、控制参数设定等。 0.问题 在这里，我们基于python使用遗传算法尝试搜索函数 \(y = -x^2+2x+5\) 在区间$[0,63] 阅读全文
摘要：
为了加深对卷积神经网络底层原理的理解，本文通过使用numpy来搭建一个基础的包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的卷积神经网络，并选择relu作为我们的激活函数，选择多分类交叉熵损失函数，最后使用了mnist数据集进行了训练和测试。 关于卷积网络的详细原理和实现可参考下列文章： "刘建平P 阅读全文
摘要：
在本篇博文中，我们只使用numpy来搭建一个简单的包含输入层、隐藏层、输出层的神经网络，我们选择sigmoid作为激活函数，选择均方差损失函数，最后使用mnist数据集进行了训练和测试。 1、公式推导 均方差损失函数： $$ loss = J(W,b,x,y)=\frac{1}{2}||a^L y| 阅读全文