| 共 11 篇文章 |
|
可怕的贝叶斯定理，看完后忍不住感慨数学太重要了。众所周知，贝叶斯定理是一种在已知其他概率的情况下求概率的方法：那我们怎么去理解这个传说中不黄但很暴力的贝叶斯定理呢，贝叶斯定理是如何暴力狂虐数学界的？所以对于贝叶斯公式，记住AB AB AB，然后再做分组："AB = A×BA/B"。贝叶斯定理虽然只是一个概率计算公式，但其最... 阅268 转0 评0 公众公开 19-11-29 17:56 |
激活函数 感知器的激活函数可以有很多选择，比如我们可以选择下面这个阶跃函数来作为激活函数：程序员都知道，and是一个二元函数（带有两个参数和），下面是它的真值表：我们令，而激活函数就是前面写出来的阶跃函数，这时，感知器就相当于and函数。class Perceptron(object): def __init__(self, input_num, activator): ''''... 阅32 转0 评0 公众公开 19-06-28 11:58 |
1）神经元（Neuron）——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。“神经网络由许多相互关联的概念化的人造神经元组成，它们之间传递相互数据，并且具有根据网络”经验“调整的相关权重。神经元具有激活阈值，如果通过其相关权重的组合和传递给他们的数据满足这个阈值的话，其将被解雇;发射神经元的组合导致“学... 阅31 转0 评0 公众公开 17-11-20 22:34 |
Python 基础教程 | 菜鸟教程Python 基础教程。本教程主要针对Python 2.x版本的学习，如果你使用的是Python 3.x版本请移步至Python 3.X版本的教程。本教程适合想从零开始学习Python编程语言的开发人员。对于大多数程序语言，第一个入门编程代码便是"Hello World！"，以下代码为使用Python输出"Hello World！"： 实例(Pytho... 阅3227 转0 评0 公众公开 17-11-20 21:45 |
零基础入门深度学习(2)零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降。线性单元的目标函数。今天的目标函数是一个『凸函数』，沿着梯度反方向就能找到全局唯一的最小值。算法 感知器 线性单元。比较的结果令人震惊，原来除了激活函数不同之外，两者的模型和训练规则是一样的(在上表中，线性单元的优化算法是SGD算法)。模型 从输入特征预测输入的... 阅144 转4 评0 公众公开 17-11-20 21:37 |
[转]《零基础入门深度学习》系列文章（教程+代码）零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 在上一篇文章中，我们已经掌握了机器学习的基本套路，对模型、目标函数、优化算法这些概念有了一定程度的理解，而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了。零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 在前面的文章系列文章中，我们介绍了全连接神... 阅119 转1 评0 公众公开 17-11-20 21:19 |
游戏中的AI算法总结与改进一. 人工智能的定义。在当前结点估价函数值的基础上，累加计算所有相邻结点的F、G、H值，如果已在Closed表中的结点的新的估价值比之前的小，则更新为更小的值，将F值最小的结点选为新路径点，设置成当前结点的子节点，新路径点继续做为当前结点继续遍历相邻的结点。算法初始化时计算各结点到其他结点的直接距离表，结... 阅119 转2 评0 公众公开 17-09-27 00:55 |
