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python绘制激活函数 python 激活窗口 输入( 四 )

IT技术输入


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如何用python实现函数？分两步：定义函数和调用函数 。
1.定义函数用def关键字，然后定义函数名和入参 ， 以及函数执行语句 。
2.通过函数名调用函数即可，需要传入参数的话需要加上参数值
如何通过Python进行深度学习？作者 | Vihar Kurama
编译 | 荷叶
来源 | 云栖社区
摘要：深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感 。本文就用一个小例子无死角的介绍一下深度学习！
人脑模拟
深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感 。此观点引出了“神经网络”这一术语 。人脑中包含数十亿个神经元python绘制激活函数，它们之间有数万个连接 。很多情况下，深度学习算法和人脑相似，因为人脑和深度学习模型都拥有大量的编译单元（神经元），这些编译单元（神经元）在独立的情况下都不太智能，但是当他们相互作用时就会变得智能 。
我认为人们需要了解到深度学习正在使得很多幕后的事物变得更好 。深度学习已经应用于谷歌搜索和图像搜索，你可以通过它搜索像“拥抱”这样的词语以获得相应的图像 。－杰弗里·辛顿
神经元
神经网络的基本构建模块是人工神经元，它模仿了人类大脑的神经元 。这些神经元是简单、强大的计算单元，拥有加权输入信号并且使用激活函数产生输出信号 。这些神经元分布在神经网络的几个层中 。
inputs 输入 outputs 输出 weights 权值 activation 激活
人工神经网络的工作原理是什么python绘制激活函数？
深度学习由人工神经网络构成 ， 该网络模拟了人脑中类似的网络 。当数据穿过这个人工网络时，每一层都会处理这个数据的一方面，过滤掉异常值，辨认出熟悉的实体，并产生最终输出 。
输入层：该层由神经元组成，这些神经元只接收输入信息并将它传递到其他层 。输入层的图层数应等于数据集里的属性或要素的数量 。输出层：输出层具有预测性，其主要取决于你所构建的模型类型 。隐含层：隐含层处于输入层和输出层之间，以模型类型为基础 。隐含层包含大量的神经元 。处于隐含层的神经元会先转化输入信息，再将它们传递出去 。随着网络受训练，权重得到更新，从而使其更具前瞻性 。
神经元的权重
权重是指两个神经元之间的连接的强度或幅度 。你如果熟悉线性回归的话 ， 可以将输入的权重类比为我们在回归方程中用的系数 。权重通常被初始化为小的随机数值，比如数值0-1 。
前馈深度网络
前馈监督神经网络曾是第一个也是最成功的学习算法 。该网络也可被称为深度网络、多层感知机（MLP）或简单神经网络，并且阐明了具有单一隐含层的原始架构 。每个神经元通过某个权重和另一个神经元相关联 。
该网络处理向前处理输入信息，激活神经元，最终产生输出值 。在此网络中，这称为前向传递 。
inputlayer 输入层 hidden layer 输出层 output layer 输出层
激活函数
激活函数就是求和加权的输入到神经元的输出的映射 。之所以称之为激活函数或传递函数是因为它控制着激活神经元的初始值和输出信号的强度 。
用数学表示为：
我们有许多激活函数，其中使用最多的是整流线性单元函数、双曲正切函数和solfPlus函数 。
激活函数的速查表如下：
反向传播
在网络中，我们将预测值与预期输出值相比较，并使用函数计算其误差 。然后，这个误差会传回这个网络，每次传回一个层，权重也会根绝其导致的误差值进行更新 。这个聪明的数学法是反向传播算法 。这个步骤会在训练数据的所有样本中反复进行，整个训练数据集的网络更新一轮称为一个时期 。一个网络可受训练数十、数百或数千个时期 。

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