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- windows10
- python3.6
- jupyter notebook
- tensorflow 1.x
- keras 2.x
什么是机器学习
机器根据已有数据找到一个从X映射到Y的函数。 比如, 根据人的身高/体重/年龄三个指标来判断这个人的性别, 我们收集了很多人的身高/体重/年龄/性别数据, 注意前三个指标都是自变量, 我们希望机器能找到一个函数$f$
神经网络模型
下图是一个非常简单只有一个隐层的前馈神经网络, 也是一个最常用的神经网络模型。输入层有3个神经元, 隐藏层有4个神经元, 输出层有2个神经元。
我们可以用这个模型进行分类任务。比如, 根据人的身高/体重/年龄三个指标来判断这个人的性别。输入值($x_1, x_2, x_3$)代表三个指标, 输出值$y_1, y_2$代表男生和女生的概率, 所以$y_1和y_2$都是介于0-1之间的数。
前向传播算法
假设神经网络的参数已知, 给你三个数(身高体重和年龄), 如何计算性别的概率。这个计算输出$y_1和y_2$
注意
本文由jupyter notebook转换而来, 您可以在这里下载notebook
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