神经网络学习到的是什么?(Python)
而这种学习方法,就可以学习到非线性转换组合的复杂特征,达到更好的拟合效果。对于学习到的内容,他不仅仅是利用权重值控制输出决策结果--f(WX),还有比较复杂多层次的特征交互,这也意味着深度学习不能那么直观数学形式做表示--它是一个复杂的复合函数f(f..f(WX))。如下以2层的神经网络为例,继续波士顿房价的...
一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现
如果函数J(w)包含多个变量,那么就要分别对不同变量求偏导来更新不同变量的值。所谓的链式求导法则,就是求复合函数的导数:链式求导法则放个例题,会更加明白一点:链式求导的例子神经网络的结构神经网络由三部分组成,分别是最左边的输入层,隐藏层(实际应用中远远不止一层)和最右边的输出层。层与层之间用线...
我把ML 模型编译成 C 后,速度竟提升了 1000 倍!
标准的训练过程需要用到神经网络结构以及另一个函数,该函数会告诉你输出与预期值的差距(称为损失函数)。举一个简单的损失函数的例子:loss(实际值,预期值)=(预期值-实际值)**2,此处的**代表Python中的求幂运算。如果使用此函数一次处理多个输入,则称为“均方误差”(MSE)。如果你想获得预期的输出,则...
算法中的微积分:5大函数求导公式让你在面试中脱颖而出
导数1:复合指数函数指数函数非常基础常见,而且非常有用。它是一个标准正函数。在实数中e>0,同时指数函数还有一个重要的性质,即e=1。另外,指数函数与对数函数互为反函数。指数函数也是最容易求导的函数之一,因为指数函数的导数就是其本身,即(e)’=e。当指数与另一个函数组合形成一个复合函数时,复合...
人工智能-Keras深度学习入门-mnist,编程环境Jupyter
三、用Python实现感知机,为了便于理解keras的各种api的作用:前向传播:通过输入层输入,并且一路向前计算出输出的结果。反向传播:通过输出反向更新权重的过程。差值*学习率来更新权重。链式法则:是微积分中的求导法则,用于求一个复合函数的导数,是在微积分的求导运算中一种常用的方法。复合函数的导数将是构成复合这...