使用Python + NumPy库，实现神经网络。该网络具有一层输入层，一层隐藏层，一层输出层。求梯度采用的方法是数值微分求梯度。由于该算法效率较差，所以只训练了10次。最终的正确率停留在9%左右。（唯一的感觉就是数值积分确实好理解，但是太慢了！）from dataset.mnist import load_mnistimport numpy as npbatch_...

4 神经网络的学习这一章主要讲解神经网络的学习，包括第三章初步介绍的前向传播，已经这一章要将的反向传播等。4.1 从数据中学习神经网络的特征就是可以从数据中学习。所谓从数据中学习，是指可以由数据自动决定权重参数的取值。4.1.1 数据驱动利用数据相出一个可以识别数字的算法。一种方案是，先从图像中提取特征量，再用机器学习技术学习这些特征量的模式，最后对转换后的向量使用机器学习中的...

一个月之前在本机（python3.6.1）安装windows-cpu版tensorflow（1.10.0版本）结果在导入的时候报错了。说DLL文件引入失败，找不到对应的模块，搜寻了一圈发现好像windows上的tensorflow只支持python3.5。然后就重装了python，换成了3.5.4版本的。然后安装tensorflow-1.10.0。安装成功，也可以正常使用。今天又去...

声明：这是原书的读书笔记，原书中的图，实在太漂亮了，我忍不住全扣下来了。。。强推原书。参数优化神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化。1 随机梯度下降一种最基本的方法是将参数的梯度作为线索，使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降（Stochastic...

lastfm数据集常用于推荐系统，在这里对lastfm做一个简单的整理，方便查看理解该数据集。lastfm数据集：Last.fm Dataset - 1K users数据集说明：lastfm是关于用户听歌序列的数据集。作为有上下文信息的隐性反馈数据集的代表。它有两个文件，听歌记录与用户信息。前者为近1000位听众至2009年5月5日为止的所有音乐播放记录与播放时间，以及音乐的title、...

声明：这是原书的读书笔记，原书中的图，实在太漂亮了，我忍不住全扣下来了。。。强推原书。参数优化神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化。1 随机梯度下降一种最基本的方法是将参数的梯度作为线索，使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降（Stochastic...

一、下载OpenStreetMap离线地图数据OpenStreetMap可以在Geofabrik Download Server进行下载。红框部位可直接下载洲区域地图。也可以点击洲名称，进入下载国家区域的地图。该网址似乎没有提供省市级别的地图，至少本人没有找到。确定要下载的地图之后，建议下载.bz2格式的地图（因为目前只知道如何处理这样的地图）。下载如果是linux系统...

lastfm数据集常用于推荐系统，在这里对lastfm做一个简单的整理，方便查看理解该数据集。lastfm数据集：Last.fm Dataset - 1K users数据集说明：lastfm是关于用户听歌序列的数据集。作为有上下文信息的隐性反馈数据集的代表。它有两个文件，听歌记录与用户信息。前者为近1000位听众至2009年5月5日为止的所有音乐播放记录与播放时间，以及音乐的title、...