@[TOC]最简单的神经网络算法
最简单的神经网络算法
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如何插入一段漂亮的代码片
去博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的
代码片
.
//导包
import numpy as np
//定义激活函数,这里使用sigmoid,现在基本都用relu
def sigmoid(x,deriv=False):
if(deriv == True):
return x*(1-x)
return 1/(1+np.exp(-x))
//定义图像,这里自定义了一个3个特征矩阵
x=np.array([[0,0,1],
[0,1,1],
[1,0,1],
[1,1,1],
[0,0,1]]
)
//定义标签,0,1可分别代表不同的类别
y=np.array([[0],
[1],
[1],
[0],
[0]]
)
//设置权重
np.random.seed(1)
//初始化权重是权重在-1~1之间
w0=2*np.random.random((3,4))-1
w1=2*np.random.random((4,1))-1
//循环迭代
for j in xrange(600000):
l0=x//输入层
l1=sigmoid(np.dot(l0,w0))//第一层=输入层*权重然后进行激活函数
l2=sigmoid(np.dot(l1,w1))//第二层=第一层层*权重然后进行激活函数
l2_error=y-l2//计算错误率,这边用减号,下面修正初始化参数就用加号,反之,依然
if(j%10000)==0:
print('Error'+str(np.mean(np.abs(l2_error))))//每隔1万次输出错误率均值
l2_delta=l2_error*sigmoid(l2,deriv=True)//反向求梯度
l1_error=l2_delta.dot(w1.T)//这里w1转置为了与l2_delta能够进行矩阵乘积
l1_delta=l1_error*sigmoid(l1,deriv=True)
//修正参数。这里的加好与计算错误率符号相反
w1+=l1.T.dot(l2_delta)
w0+=l0.T.dot(l1_delta)
生成一个适合你的列表
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目1
- 项目2
- 项目3
- 计划任务
- 完成任务
创建一个表格
一个简单的表格是这么创建的:
项目 | Value |
---|---|
电脑 | $1600 |
手机 | $12 |
导管 | $1 |
设定内容居中、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标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:
TYPE | ASCII | HTML |
---|---|---|
Single backticks | | ‘Isn’t this fun?’ |
Quotes | | “Isn’t this fun?” |
Dashes | | – is en-dash, — is em-dash |
创建一个自定义列表
- Markdown
- Text-to- HTML conversion tool Authors
- John
- Luke
如何创建一个注脚
一个具有注脚的文本。1
注释也是必不可少的
Markdown将文本转换为 HTML。
KaTeX数学公式
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 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 是通过欧拉积分
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.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
新的甘特图功能,丰富你的文章
- 关于 甘特图 语法,参考 这儿,
UML 图表
可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图::
这将产生一个流程图。:
- 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,
FLowchart流程图
我们依旧会支持flowchart的流程图:
- 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.
导出与导入
导出
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- 注脚的解释 ↩︎