摘要：1.单个神经元 单个神经元的输入由前一层各个神经元的输出x1、x2、x3经过权重w1、w2、w3后得到的结果，我们知道，对于一个神经元来说，这其中的W、X、b均是[n*1]维列向量，也即, ，如果再有更多的输入，就在往后加，这没啥难理解的。 2.一层网络 神经网络中，有输入层，隐藏层，输出层，以下图 阅读全文

摘要：一、RNN 1.为什么需要RNN RNN，中文’循环神经网络‘，解决的是时间序列问题。什么是时间序列问题呢，就是我们的样本数据之间在时间维度上存在关联的，跟一般的神经网络不一样，也就是说我们前一个输入和后一个输入有某种说不清道不明的关系，需要RNN这种特定结构的神经网络去寻找内部联系。 2.基本网络 阅读全文

摘要：一、epoch、batch_size和iteration名词解释，关系描述 epoch：所有的样本空间跑完一遍就是一个epoch； batch_size：指的是批量大小，也就是一次训练的样本数量。我们训练的时候一般不会一次性将样本全部输入模型，而是分批次的进行训练，每一批里的样本数量就是batch_ 阅读全文