神经网络算法python实现,python神经网络编程 豆瓣

　　神经网络

　　每层中的圆圈代表一个神经元，隐含层和输出层中的神经元输出计算后的输入数据。输入层的神经元只是输入神经网络的特征：每个连接都有一个权重，同一层的神经元之间没有连接。最终输出结果对应的层也叫全连接层感觉肌。

　　感觉肌是最基本的分类模型，类似于逻辑回归，用于感觉肌的激活功能标志，而用于逻辑回归的乙状结肠和感觉肌也有问题，可以通过连接重量和抵消感觉肌来解决：或者通常用一个感觉肌不能解决很多问题，所以需要增加更多的感觉肌。以及激活函数http://playground.tensorflow.org/#.激活=线性batchSize=10 dataset=高斯reg dataset=reg-plane learning rate=0.03正则化率=0 noise=0 network shape=1 seed=0.06097 showTestDa ta=false discretize=false pertrain data=50 x=true y=true xTimesY=false xSquared=false ySquared=false cosX=false sinX=false cosY=false sinY=false collec T stats=false问题=分类init zero=false hidetext=false神经网络原理

　　Softmax回归：logits(线性回归的输出)softmax映射解决多分类问题

　　损失，提高真值1的预测概率。

　　交叉熵损失

　　总损失-平均最小二乘法-线性回归损失-均方误差

　　优化损失函数的发展历史

　　体积神经网络结构

　　卷积层

　　融冻层

　　游泳池层

　　与传统的神经网络相比，全层卷积神经网络

　　输入层

　　隐蔽层

　　卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征。

　　激活功能：增加非线性分段能力。

　　池层：降低学习参数和网络复杂度[增加池和平均池]

　　全连接层

　　输出层的卷积层数为11 ^ 23 ^ 5 * 5。

　　怎么算？

　　投入

　　5=1个过滤器33 * 1步长1

　　输出

　　3*3=1步

　　投入

　　5过滤器33 * 1步骤2

　　输出

　　221过滤观察输出计算公式卷积API pool层pool层API全连接层在隐层和全连接层之间，起到分类计算练习的作用。

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