1. 問題：建立一個神經網絡，用來識別通過 4× 3 像素的圖像讀取的手寫數字 0 和 1。學習數據是 64 張圖像，其中像素是單色二值。

手寫數字 0 的圖像







2. 將惡魔工作翻譯成網絡語言

3. 相關概念

• 神經網絡的參數確定方法分為有監督學習和無監督學習
  監督學習是指，為了確定神經網絡的權重和偏置，事先給予數據，這些數據稱為學習數據。根據給定的學習數據確定權重和偏置，稱為學習。

• 最優化
  計算神經網絡得出的預測值與正解的誤差，確定使得誤差總和達到最小的權重和偏置。

• 代價函數（ cost function）
  用符號 CT 表示（ T 是 Total 的首字母）：針對全部學習數據，計算預測值與正解的誤差的平方（稱為平方誤差），然后再相加。這個誤差的總和稱為代價函數

• 利用平方誤差確定參數的方法在數學上稱為最小二乘法，回歸分析的常規手段

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习的数学（2）恶魔神经的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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