你将学到的
  • 神经网络概念
  • 梯度下降算法
  • 手写字符识别
  • 正向传播原理
  • 反向传播原理
lab-classic 实验 1 人工神经网络原理与实践

知识点: 1.全连接 2.激活函数 3.独热编码 4.损失函数 5.梯度下降 6.反向传播

课程介绍

课程介绍

本课程为人工神经网络基础课程。实验将从底层的角度讲解神经网络的正向传播原理、反向传播原理以及他们的实现过程。最后利用 NumPy 手写一个完整的浅层神经网络模型,并使用这个模型对手写字符进行识别。

先学课程

需要先了解基础的 Python 语法,推荐学习 Python3 简明教程

课程难度

本课程难度为中等。

适合人群

本课程是使用 Python 实现人工神经网络,面向已经有 Python 相关基础并且想要了解神经网络原理,打算学习深度学习的同学。

课程教师

小强_同学 共发布过 2 门课程

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