神经网络的层级结构 之前的博文中讲解了神经网络算法和深度学习模型，读者们是否有疑问：为什么神经网络模型要有层级结构？深度学习模型为什么需要这么多的隐藏层？ 答案很简单，这是算法分析数...

比较运算符和关系运算符： 本文将介绍Python中常见的比较运算符，如 ==（等于）、!= 和 <>（不等于）、>（大于）、<（小于）、>=（大于或等于）和 <=（小于或等于）。 它还介...

项目概述 目标 本项目旨在实现一个能够识别手写数字的机器学习模型。这种类型的模型在数字化处理、自动数据录入和图像识别等领域有广泛的应用。本项目使用的是著名的MNIST数据集，该数据集包含...

反向传播算法 梯度下降和反向传播是神经网络训练过程中两个非常重要的概念，它们密切相关。梯度下降是一种常用的优化算法，它的目标是找到一个函数的最小值或最大值。在神经网络中，梯度下降算...

高斯混合模型（GMM）是统计模型中的一颗璀璨之星，它为数据提供了一种复杂而又强大的表示方法。在机器学习的许多领域，从模式识别到图像处理，GMM都被广泛地采用和研究。它背后的核心思想是使用...

在Python中，理解局部变量和全局变量是关键的，因为它们决定了变量的可见性和作用域。这对于编写结构良好且易于维护的代码至关重要。 全局变量 定义：全局变量在函数外部定义，并且在整个程序中...

激活函数的定义与作用 激活函数是深度学习、人工神经网络中一个十分重要的学习内容，对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有非常重要的作用。在深度学习模型中，一般...

 1.AlexNet理论 AlexNet模型与LeNet模型有很多相似之处，它可以被看作是LeNet的改进版本，都由卷积层和全连接层构成。然而，AlexNet之所以能够在ImageNet比赛中大获成功，还要归功于其独特...

Python作为一种编程语言，其设计哲学强调的是代码的可读性和简洁性。其中，推导式（comprehensions）是Python提供的一种非常有用且独特的特性。它们允许程序员用一种简洁而直观的方式来创建数据...

1.VGGNet模型总览 2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员Karen Simonyan和Andrew Zisserman研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并在ILSVRC2...