深圳私塾

摘要： 损失函数 作用 在有监督的学习中，需要衡量神经网络输出和所预期的输出之间的差异大小。这种误差函数需要能够反映出当前网络输出和实际结果之间一种量化之后的不一致程度，也就是说函数值越大，反映出模型预测的结果越不准确。 还是拿练枪的Bob做例子，Bob预期的目标是全部命中靶子的中心，但他现在的命中情况是这 阅读全文

摘要： 反向传播和梯度下降这两个词，第一眼看上去似懂非懂，不明觉厉。这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分，是和误差函数/损失函数的概念分不开的。 神经网络训练的最基本的思想就是：先“蒙”一个结果，我们叫预测结果a，看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距，然后调整策略，再试一次，这一 阅读全文

摘要： 神经元细胞的数学计算模型 神经网络由基本的神经元组成，下图就是一个神经元的数学/计算模型，便于我们用程序来实现。 输入 (x1,x2,x3) 是外界输入信号，一般是一个训练数据样本的多个属性，比如，我们要识别手写数字0~9，那么在手写图片样本中，x1可能代表了笔画是直的还是有弯曲，x2可能代表笔画所 阅读全文