摘要：
重点：反向传播算法，秋梯度 比如：计算出负梯度，对应权重位3.2，对应边上为0.1，第一个权重对代价函数有32倍影响力,改变一下就有下一个的32倍 没有训练好要调整 调整所需要的数字的激活值 当梯度下降，不止看每个参数该增大还是减小，还要看改哪个数性价比追高 赫布理论：一同激活的神经元关联在一起 能 阅读全文
posted @ 2022-02-11 19:30
肝
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重点：反向传播算法，秋梯度 比如：计算出负梯度，对应权重位3.2，对应边上为0.1，第一个权重对代价函数有32倍影响力,改变一下就有下一个的32倍 没有训练好要调整 调整所需要的数字的激活值 当梯度下降，不止看每个参数该增大还是减小，还要看改哪个数性价比追高 赫布理论：一同激活的神经元关联在一起 能 阅读全文
posted @ 2022-02-11 19:30
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摘要：
梯度下降思维 一开始随机初始化所有的权重和偏置值 代价函数 可以分类平方和小 糊涂平方和大 斜率为正向左走，反之向右 这样可以逼近某一区域最小值 把权重偏置放到一个向量里，代价函数负梯度也是个向量，负梯度正是指如何改变参数使函数值下降最快 另一种思路 负梯度每项告诉我们正负号代表我们输入向量这一项调 阅读全文
posted @ 2022-02-09 20:02
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摘要：
神经网路究竟是什么 结构： 1.神经元——>装有一个数字的容器 28*28=784个神经元 数字代表对应像素的灰度值 0纯黑像素 1纯白像素 神经元里的数叫做激活值 激活值越大亮度越高 这些神经元组成了网络的第一层 2.网络最后一层 10个神经元代表0到9 10个数字 激活值都处在0到1之间 这些值 阅读全文
posted @ 2022-02-07 20:11
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11.数学与随机数 （1）math包主要处理数学相关的运算。math包定义了两个常数: math.e # 自然常数e math.pi # 圆周率pi （2）math包运算 math.ceil(x) # 对x向上取整，比如x=1.2，返回2 math.floor(x) # 对x向下取整，比如x=1.2 阅读全文
posted @ 2022-01-23 18:19
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9.定制类（魔术方法） （1）__str__()：把一个类的实例变成 str __repr__()转换为机器看的字符串，可以由eval()执行 （2）比较运算符_cmp__()：可以实现对一组 Student 类的实例排序 __eq__()判断等于，__lt__()判断小于，__gt__()判断大于 阅读全文
posted @ 2022-01-22 19:08
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7.参数 （1）位置参数必须以在被调用函数中定义的准确顺序来传递，参数数目必须一致。 （2）所有必需的参数都要在默认参数之前。 （3）如果命名了参数，这里可以不按顺序给出参数。 （4）变长的参数在函数声明中不是显式命名的，因为参数的数目在运行时之前是未知的（甚至在运行的期间，每次函数调用的参数的数目 阅读全文
posted @ 2022-01-21 20:25
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5.高阶函数 （1）由于参数 x, y和 f 都可以任意传入，如果 f 传入其他函数，就可以得到不同的返回值。 （2）map映射 map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数f和一个list，并通过把函数f依次作用在 list的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。 利用map( 阅读全文
posted @ 2022-01-20 19:27
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1.文件 （1）文件也是一个对象 （2）打开文件 f = open(文件名，模式)，文件名可以是相对路径或者绝对路径 模式有："r" 只读、“w” 写入、“a” 追加，“r+/w+”读写 使用 'r' 或 'U' 模式打开的文件必须是已经存在的。 使用 'w' 模式打开的文件若存在则首先清空, 然后 阅读全文
posted @ 2022-01-19 20:21
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10.循环 （1）for循环依次把list或tuple的每个元素迭代出来 格式: name 这个变量是在 for 循环中定义的，意思是，依次取出list中的每一个元素，并把元素赋值给 name，然后执行for循环体（就是缩进的代码块） 这样一来，遍历一个list或tuple就非常容易了。 （2）wh 阅读全文
posted @ 2022-01-18 21:06
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基础语法 1.打出 hello word 2.注释 （1）#号后面直到结束都是注释 （2）多行注释单引号和双引号都可以 （3）中文注释开头要写#-*-coding:utf-8-*- 3.数据类型 （1）变量不需要声明，可以直接输入,大小写注意就好 （2）var== xxxx不叫变量赋值，而是变量绑定 阅读全文
posted @ 2022-01-17 21:38
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