為什麼神經網路能做分類識別
訓練的邏輯
•在n x n的網路中，第一次訓練時通過預設的weights和bias處理，輸入x, 會得到輸出y.
•把y和預期的結果做對比，用backpropagation演算法來調整weights和bias.
•下一次訓練，輸入新的x，處理時用的就是剛才調整過的weights/bias，得到新的輸出y。
•用與上次相同的方法，調整weights/bias。
•反覆訓練，得到穩定的weights/bias組合，作為model.
粗俗的說，單層網路的model就是一大張打分表。adaboost也是搞出這張打分表，兩者殊途同歸。
•把現實世界的資料輸出到model，得到的輸出結果作為現實世界分類判斷的依據。
輸入是如何變成輸出的？
單
層網路/
引數在系統中的位置（例）
Python keras神經網路識別mnist
上次用matlab寫過乙個識別mnist的神經網路，位址在 這次又用keras做了乙個差不多的，畢竟，現在最流行的專案都是python做的，我也跟一下潮流 資料是從本地解析好的影象和標籤載入的。神經網路有兩個隱含層，都有512個節點。import numpy as np from keras.pre...
Python keras神經網路識別mnist
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