前言：手写数字识别如果说波士顿房价预测是机器学习中的hello world,，那么手写数字识别就是深度学习中的hello world。在处理如下图所示的手写邮政编码的简单图像分类任务时，可以使用基于MNIST数据集的手写数字识别模型。MNIST是深度学习领域标准、易用的成熟数据集，包含60000条训练样本和10000条测试样本。 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素...

原文地址为什么使用RNN？递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种专门处理序列的神经网络。由于它们在处理文本方面的有效性，因此经常用于自然语言处理（NLP）任务。在本文中，我们将探讨RNN是什么，了解它们的工作原理，并在Python中从头开始构建一个真正的RNN。（仅使用numpy）。这篇文章假定您具有神经网络的基础知识。建议先阅读神经网络基础最原始（...

原文地址在本文中，我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）：如何训练CNN（包括梯度推导），从头实现反向传播（仅使用numpy）以及最终构建完整的训练！本文假定你对CNNs有基础了解，如果否，请参考CNN01本部分同时也要求你有多元微分的知识. 您可以根据需要跳过这些部分，但还是建议阅读它们，对写代码有用。开始我们从上一篇文章停下来的地方开始，我们正在使用CNN来解决MNIST手写数字识别问题：...

原文链接在过去的几年里，关于卷积神经网络（Convolution Neural Networks，CNN）的讨论越来越多，特别是因为它彻底改变了计算机视觉领域。在本文中，我们将基于神经网络的基本背景知识，探索CNN是什么，了解它们的工作原理，并在Python中从头开始构建一个真正的CNN（仅使用numpy）。这篇文章仅假设你拥有神经网络的基本知识。我对神经网络的介绍涵盖了您需要了解的所有内容...