文件名称：Neural_Network_From_Scratch:这是一个人造的大脑！
文件大小：234KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-27 09:35:27
deep-learning neural-network JupyterNotebook
从头开始构建神经网络 为什么要浪费时间重新发明*？ 让自己陷入发明者的脚下并感受到他/她/他们的痛苦。 如果我一开始不知道如何创建产品，该如何期望对产品进行改进/工作？ 当您可以重新定义并满足您的需求时，为什么要绑定到软件包？ 在教室里花了几个月的时间学习人工神经元，层，损耗和反向传播背后的统计计算后，当我向软件包提供输入并神奇地给出结果时，几乎感觉就像是在作弊。 我开始编写简单的非线性方程式，如Sigmoid和softmax。 最终，通过反向传播来定义损失函数并更新权重。 老实说，代码的时间复杂度为O（epochs * input_size）不好。 但是，它可以很好地完成分类工作。 也许，如果我花更多时间在文献综述上，我将能够优化代码。 谁知道？ 如果我花足够的时间，也许我可以建立一个全新的AI大城市:) 执行： 隐藏层 sigmod激活 sigmod梯度 输出层 Softma
【文件预览】：
Neural_Network_From_Scratch-main
----README.md(2KB)
----src()
--------NeuralNet.ipynb(87KB)
--------document.tex(8KB)
----doc()
--------TheoryReview.pdf(184KB)