我想仅使用 NumPy 库在 Python 中编写我自己的卷积神经网络，因此我遵循了以下两个教程：<a href="https://vic
我正在尝试根据 Andrew Ng 的讲座 <a href="https://www.youtube.com/watch?v=GSwYGkTfOKk&list=PL_IHmaMAvkVxdDOBRg2CbcJBq9SY7ZUv
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>import numpy
# Data and parameters
X = numpy.array([[-1.086, 0.997, 0.283, -1.506]])
T
我为神经网络编写了代码，但是当我训练我的网络时，它不会产生所需的输出（网络未学习，有时训练
我正在尝试创建一个带有隐藏层的神经网络。
<a href="https://i.stack.imgur.com/N5iYD.png" rel="nofollow noreferrer"><img
我正在尝试编写一个两层神经网络的简单 NN，正如我在此处描述的那样 <a href="https://itisexplained.com/html/NN/
我知道我们在训练神经网络期间使用非线性激活函数（如 sigmoid、tanh、relu）来诱导非线性。但是这些及
如果我使用如下自定义函数，我是否必须自定义反向传播？还是 keras 会自动完成？
<pre><code>def rickyrel
我已经使用 sigmoid 激活函数为 MLP 实现了反向传播。
在前向阶段，我将每一层的输出存储在内存中
我需要使用反向传播算法对图像进行分类。
为此，我选择了 Accord.Net 框架。
我有几个 5x7 图片的数据集
输出层卡在 [0.5, 0.5] 向量处。任何人都可以帮助理解代码是否有任何问题。
我试图训练的神经网络
<h1>问题</h1>
当使用 Tensorflow 时，例如实现自定义神经网络层，实现反向传播的标准做法是什么？我们不
我正在学习如何编写神经网络，目前我正在研究一种具有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的反向
我仅使用 numpy 和 Pandas 包构建 6 层 MLP cifar10 数据，其中 softmax 激活作为输出的激活，其余层上的 sigmoid
我想修复model.parameters()中值为“0”的权重（模型是神经网络）
这意味着我必须按元素冻结它，所以我在
<a href="https://stackoverflow.com/questions/20806156/multiple-inputs-for-backpropagation-neural-network">This post</a> 是关于同样
我想仅使用 numpy 为神经网络构建反向传播。配置使用 3 输入和“inp”变量别名。使用 4 个神经元作为隐
WANGP 中评论家的损失项是：
<块引用>
L = D(x) - D(G(z)) + λ * ( norm(gradient(x')) -1) ^2
</blockquote>
哪里
我是 NN 的新手，我正在经历梯度下降，但遇到了问题。我们用重量减去（相对于重量的损失梯度）。我
我正在阅读 <a href="http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html#implementing_our_network_to_classify_digits" rel="nofollow n
