書籍分享天地

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-1

感知器

基本邏輯-AND

 

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-2

邏輯閘-NAND(反及閘)

邏輯閘-OR(及閘)

邏輯閘-XOR(反互斥或閘)

縣性與非線性

 

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-3

神經網路

活化函數

sigmoid函數

階梯函數-實作

階梯函數-圖表

sigmoid-圖表

step vs. sigmoid-圖表

 

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-4

非線性函數

ReLU函數

多維陣列運算

矩陣的乘積

 

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-5

§三層神經網路

 

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-6

輸出層

恆等函數

sfotmax函數

sfotmax函數-使用問題

輸出層-神經元數量

 

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-7

手寫辨識

手寫辨識-MNIST資料集

神經網路的推論處理

神經網路的訓練

用turtle畫出神經元連接

 

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-8

※批次處理

※從資料中學習

※損失函數

※均方誤差

※交叉熵(ㄉ一)誤差

 

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-9

小批次學習

損失函數&辨識準確率

數值微分

 

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-10

數值微分

偏微分

 

Deep Learning 用Python 進行深度學習的基礎理論實作-11

梯度

梯度法