1、sigmoid 1、sigmoid 函数曲线如下: sigmoid激活函数，符合实际，当输入值很小时，输出接近于0；当输入值很大时，输出值接近于1。 sigmod函数曾经是比较流行的，它可以想象成一个神经元的放电率，在中间斜率比较大的地方是神经元的敏感区，在两边斜率很平缓的地方是神经元的抑制区。 ...
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2018-08-16 14:59:10
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''' 思路：1、调用数据集 2、定义用来实现神经元功能的函数（包括解决过拟合） 3、定义输入和输出的数据4、定义隐藏层（函数）和输出层（函数） 5、分析误差和优化数据（改变权重）6、执行神经网络 '''import tensorflow as tffrom sklearn.datasets imp ...
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2018-08-06 20:15:38
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一 预备知识 二 反向传播 取出来一个神经元 Forward pass Backward pass 第一项比较简单，通过已知的函数可以直接求出： 第二项就比较复杂，简单的求解过程如下： 前边的论述是假设有两项是已知的情况，如果不知道呢？？？ 总结： 参考： http://speech.ee.ntu. ...
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2018-08-02 00:04:27
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启蒙时期（ 1890-1969） 1890年，心理学家William James出版了第一部详细论述人脑结构及功能的专著《心理学原理》，他认为一个神经细胞受到刺激激活后可以把刺激传播到另一个神经细胞，并且神经细胞激活是细胞所有输入叠加的结果。 1943年，神经病学家和神经元解剖学家McCulloch ...
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2018-07-25 01:04:06
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理解为什么要将全连接层转化为卷积层 1.全连接层可以视作一种特殊的卷积 考虑下面两种情况： 1. 特征图和全连接层相连，AlexNet经过五次池化后得到7\ 7\ 512的特征图，下一层全连接连向4096个神经元，这个过程可以看做有4096个7\ 7\ 512的卷积核和7\ 7\ 512的特征图进行 ...
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2018-07-23 22:06:09
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损失函数 神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数。 神经网络：是以神经元为基本单元构成的。 激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ① 激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 relu()数 ...
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2018-07-22 20:47:48
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一、神经网络基础 1. 神经元模型 神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。 细胞体分为两部分，前一部分计算总输入值（即输入信号的加权和，或者说累积电平），后一部分先计算总输入值与该神经元阈值的差值，然后通过激活函数（activation function）的处理，产生输出从轴突传送给其 ...
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2018-07-21 21:28:37
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第五章 大脑的弥天大谎：为什么我们误把渴望当幸福 本章总结 核心思想：我们的大脑错把奖励的承诺当做快乐的保证，所有，我们会从不可能带来满足的事物中寻找满足感。 深入剖析 是什么让你的多巴胺神经元不停燃烧？是什么给了你奖励的承诺，迫使你去寻找满足感？ 神经营销学和环境的刺激，观察一下零售商和营销人员如 ...
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2018-07-21 14:52:55
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“猜画小歌”是基于谷歌AI图像识别技术的绘图游戏。虽说类似于“你画我猜”，只不过涂鸦的人是你，和你合作的猜画人却变成了AI。给你一个物体名字（比如狗、鞋子、埃菲尔铁塔、蒙娜丽莎），让你20秒勾勒一幅简笔画，AI小程序就能猜出你画的什么东西。如果你的画作被AI成功猜出，就能顺利进入下一关；反之，游戏结 ...
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2018-07-20 11:13:02
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下载地址： "网盘下载" 本书涵盖了机器学习领域中的严谨理论和实用方法，讨论了学习的计算复杂度、凸性和稳定性、PAC 贝叶斯方法、压缩界等概念，并介绍了一些重要的算法范式，包括随机梯度下降、神经元网络以及结构化输出。 全书讲解全面透彻，适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习，也适合作为IT行业从事 ...
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2018-07-17 21:43:12
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