神经网络与深度学习:Pic16F886代码错误修正
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更新于2024-08-08
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"中的代码错误-pic16f886中文资料"
本文档主要涉及的是神经网络与深度学习的主题,而非微控制器pic16f886的编程或硬件相关知识。文档是由Michael Nielsen所著,中文版由Xiaohu Zhu翻译,并由Freeman Zhang在2017年12月29日更新至版本0.5。原版英文书可在http://neuralnetworksanddeeplearning.com/找到,采用Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License协议发布。
书中涵盖了神经网络的基础知识和深度学习的概念,旨在教授读者如何使用神经网络识别手写数字。主要内容包括:
1. 感知机:这是神经网络的基础模型,它是一种简单的二元分类器,能处理线性可分的问题。
2. S型神经元:这是一种激活函数,模拟生物神经元的非线性响应,使得网络可以处理非线性问题。
3. 神经网络架构:介绍网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层,以及它们之间的连接。
4. 分类手写数字:通过构建一个简单的神经网络模型,演示如何对MNIST数据集的手写数字进行分类。
5. 梯度下降算法:用于训练神经网络,通过最小化损失函数来更新权重。
6. 实现网络分类:详述如何编写代码实现上述概念,以进行实际的数字分类任务。
7. 深度学习:进一步探讨包含多个隐藏层的网络,这些网络能够学习更复杂的特征,提升模型的性能。
随后的章节深入介绍了反向传播算法,它是训练神经网络的关键技术:
- 热身:通过矩阵运算加速神经网络的输出计算。
- 假设和代价函数:为反向传播算法提供数学背景。
- Hadamard乘积:在反向传播中的应用。
- 四个基本方程:反向传播的核心数学表达式及其证明。
- 反向传播算法的实现:如何在代码中实现这个算法。
- 算法的效率:讨论反向传播在计算上的优势。
- 全局视角:理解反向传播在整个网络中的作用。
此外,书中还讨论了改进学习方法的主题,如:
- 交叉熵代价函数:作为评估分类性能的指标,它能更好地反映模型的预测精度。
- 过度拟合与正则化:解释了过度拟合的问题,提出正则化作为解决方案,以防止模型在训练数据上表现过好,但在新数据上表现不佳。
正则化通过在损失函数中添加惩罚项来控制模型复杂度,从而帮助减少过度拟合。书中还介绍了L1和L2正则化的区别和它们在实践中如何应用。
这份资料详细阐述了神经网络和深度学习的基础,以及在实际问题中的应用,对于想要了解和掌握这一领域的学习者来说,是一份宝贵的资源。
2011-11-13 上传
2014-04-14 上传
2013-11-18 上传
2010-05-22 上传
2019-05-31 上传
2018-06-19 上传
2009-10-19 上传
2017-11-06 上传
2009-03-25 上传
幽灵机师
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