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技巧 | 编程只用NumPy码一个神经网络

BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种==按误差逆传播算法训练的多层前馈网络==,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的==输入-输出模式映射关系==,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用梯度下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使==网络的误差平方和最小==。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。 注:本文将包含大量用 Python 编写的代码片段。希望读起来不会太无聊。 Keras、TensorFlow、PyTorch 等高级框架可以帮助我们快速构建复杂模型。深入研究并理解其中的理念很有价值。下面尝试只使用 NumPy 构建一个全运算的神经网络,通过解决简单的分类问题来测试模型,并将其与 Keras 构建的神经网络进行性能比较。 密集神经网络架构 磨刀不误砍柴工 在开始编程之前,需要先整理一个基本的路线图。我们的目标是创建一个程序,该程序能创建一个拥有特...

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上次我们已经分析了vue.js是通过Object.defineProperty以及发布订阅模式来进行数据劫持和监听,并且实现了一个简单的demo。今天,我们就基于上一节的代码,来实现一个MVVM类,将其与html结合在一起,并且实现v-model以及{{}}语法。 tips:本节新增代码(去除注释)在一百行左右。使用的Observer和Watcher都是延用上一节的代码,没有修改。 接下来,让我们一步步来,实现一个MVVM类。 构造函数 首先,一个MVVM的构造函数如下(和vue.js的构造函数一样): class MVVM { constructor({ data, el }) { this.data = data; this.el = el; this.init(); this.initDom(); } } 和vue.js一样,有它的data属性以及el元素。 初始化操作 vue.js可以通过this.xxx的方法来直接访问this.data.xxx的属性,这一点是怎么做到的呢?其实答案很简单,它是通过Object.defineProperty来做手脚,当你访问this.xxx的时...

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