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MAKER_LINCK 发布于2018-05-15 22:43
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基于Python的神经网络编程学习

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机器上色效果图
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MAKER_LINCK 发布于2018-05-15 23:03
沙发F
  最近复联3上映,你很想去看,那么你就会打电话约基友一起去电影院看首映。什么时候去?天气状况如何?和谁一起去?这都是你需要考虑的因素。假如你和朋友约好在明天下午电影院集合,而到了那时候下雨了,你只好打的过去,或者和他们说明改天再看。我们可以看出因素1和因素2和3的关联都很大,或者说三者有着密不可分的关系:你不能保证在那个时间天气合你心意、你的朋友不一定在那个时间有空。
  在构造神经网络内也存在这样的关联,它的存在决定了整个数据的准确输出。如果那天下午天气良好,你的好朋友都能腾出时间和你一起看电影。那会是一次不错的体验。
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MAKER_LINCK 发布于2018-05-15 23:11
板凳F
   1.神经网络
  除了自然中类似我们大脑一样由神经元构成的神经网络,人类还发明了一种模拟神经元冲动传递的神经网络算法。有了它,我们可以令电脑完成一些抽象/复杂的计算,或是更夸张地说:“使计算机赋予了灵魂,一个真正意义上的二进制生命诞生”
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MAKER_LINCK 发布于2018-05-16 18:51
地板F
二进制机器内部绝对的高低电平,似乎要比神经元,激素和更多神经调控的生物大脑简单的多,传统CPU的构造(大量逻辑门组成)注定了它的输入输出是冰冷的,非黑即白的1和0。计算机芯片工艺的飞速发展使指甲盖大小的成品拥有每秒上亿次的常规计算能力,远远超过了人类大脑能力的范畴。我们此刻要做的是想出更完美的算法,使机器更高效地帮助人类。
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MAKER_LINCK 发布于2018-05-16 19:15
4楼F
  Start >>:
想要让机器更像生物,我们先来看看它和我们到底有哪些差异。
记得幼儿园老师教我们1+1问题的时候,大多数都是拿两个苹果,给我们引入量的概念。
计算机是如何回答1+1呢?:输入1+1 CPU处理 输出给终端
很简单,计算机并没有像我们一样思考,它只是让输入信息经过一系列流程最后输出给我们。所以它从来不会像我们一样看到两个红艳艳的苹果真实地摆在我们眼前就会认定这是两个苹果
在上学时候,你肯定会有意无意算错一道题比如小学题目的华氏度摄氏度转化问题,假如让机器来做会发生什么?
℃ = (οF - 32) / 1.8这是一道一元一次函数
机器要做的就是读取华氏温度,然后经过计算得出相应 摄氏度。假如你不给它某些参数,比如是1.8,它还可能完成这项任务吗?答案是可以的。你要做的就是让它得出一个错误的数值,然后告诉他这个数值离正确值偏差了多少,并让它去猜那个缺失了的数值是多少。让我们开始吧.
℃ = (οF - 32) / x,首先它该会随机抽取一个x值,比如1。那么输入的华氏温度为70度时,答案应该是21.11摄氏度吧,它得出了什么呢>:38,此时它离正确值偏差了-16.89,是不是该调节一下x的大小,让它更大一些吧。x=1.3呢?输出就是约29.23,此时偏差了-8.12让它再升高一点吧,感觉很接近了 x=1.6 输出23.75打住,我们是否可以再升高一点x让答案更精确?你愿意的话这个数值可以随时调整,直至误差到你可以所接受的范围内。结束这个计算。
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MAKER_LINCK 发布于2018-05-19 10:21
5楼F
在这里,要想搭建一个神经网络,你需要学会入门简单的Python编程语言来帮助你进行一些繁琐的计算工作。先从www.continuum.io/downloads下载一个Anaconda,选择适合你机器的版本进行下载。安装Anaconda是一个开源Python的发行版本,对于我们来说内容功能都足够了
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