@[TOC]最簡單的神經網絡算法
最簡單的神經網絡算法
圖檔:
帶尺寸的圖檔:
當然，我們為了讓使用者更加便捷，我們增加了圖檔拖拽功能。
如何插入一段漂亮的代碼片
去部落格設定頁面，選擇一款你喜歡的代碼片高亮樣式，下面展示同樣高亮的
代碼片
.
//導包
import numpy as np
//定義激活函數，這裡使用sigmoid，現在基本都用relu
def sigmoid(x,deriv=False):
if(deriv == True):
return x*(1-x)
return 1/(1+np.exp(-x))
//定義圖像，這裡自定義了一個3個特征矩陣
x=np.array([[0,0,1],
[0,1,1],
[1,0,1],
[1,1,1],
[0,0,1]]
)
//定義标簽，0，1可分别代表不同的類别
y=np.array([[0],
[1],
[1],
[0],
[0]]
)
//設定權重
np.random.seed(1)
//初始化權重是權重在-1~1之間
w0=2*np.random.random((3,4))-1
w1=2*np.random.random((4,1))-1
//循環疊代
for j in xrange(600000):
l0=x//輸入層
l1=sigmoid(np.dot(l0,w0))//第一層=輸入層*權重然後進行激活函數
l2=sigmoid(np.dot(l1,w1))//第二層=第一層層*權重然後進行激活函數
l2_error=y-l2//計算錯誤率，這邊用減号，下面修正初始化參數就用加号，反之，依然
if(j%10000)==0:
print('Error'+str(np.mean(np.abs(l2_error))))//每隔1萬次輸出錯誤率均值
l2_delta=l2_error*sigmoid(l2,deriv=True)//反向求梯度
l1_error=l2_delta.dot(w1.T)//這裡w1轉置為了與l2_delta能夠進行矩陣乘積
l1_delta=l1_error*sigmoid(l1,deriv=True)
//修正參數。這裡的加好與計算錯誤率符号相反
w1+=l1.T.dot(l2_delta)
w0+=l0.T.dot(l1_delta)
生成一個适合你的清單
- 項目
- 項目
- 項目
- 項目
- 項目1
- 項目2
- 項目3
- 計劃任務
- 完成任務
建立一個表格
一個簡單的表格是這麼建立的：
| 項目 | Value |
|---|---|
| 電腦 | $1600 |
| 手機 | $12 |
| 導管 | $1 |
設定内容居中、居左、居右
使用
:---------:
居中
使用
:----------
居左
使用
----------:
居右
| 第一列 | 第二列 | 第三列 |
|---|---|---|
| 第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants
SmartyPants将ASCII标點字元轉換為“智能”印刷标點HTML實體。例如：
| TYPE | ASCII | HTML |
|---|---|---|
| Single backticks | | ‘Isn’t this fun?’ |
| Quotes | | “Isn’t this fun?” |
| Dashes | | – is en-dash, — is em-dash |
建立一個自定義清單
- Markdown
- Text-to- HTML conversion tool Authors
- John
- Luke
如何建立一個注腳
一個具有注腳的文本。1
注釋也是必不可少的
Markdown将文本轉換為 HTML。
KaTeX數學公式
您可以使用渲染LaTeX數學表達式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通過歐拉積分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多關于的資訊 LaTeX 數學表達式here.
新的甘特圖功能，豐富你的文章
- 關于 甘特圖 文法，參考 這兒,
UML 圖表
可以使用UML圖表進行渲染。 Mermaid. 例如下面産生的一個序列圖：:
這将産生一個流程圖。:
- 關于 Mermaid 文法，參考 這兒,
FLowchart流程圖
我們依舊會支援flowchart的流程圖：
- 關于 Flowchart流程圖 文法，參考 這兒.
導出與導入
導出
如果你想嘗試使用此編輯器, 你可以在此篇文章任意編輯。當你完成了一篇文章的寫作, 在上方工具欄找到 文章導出 ，生成一個.md檔案或者.html檔案進行本地儲存。
導入
如果你想加載一篇你寫過的.md檔案或者.html檔案，在上方工具欄可以選擇導入功能進行對應擴充名的檔案導入，
繼續你的創作。
- 注腳的解釋 ↩︎