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在识别手写数字时，为什么我们应该在输出层使用10个神经元，而不是4个神经元？

在识别手写数字时，我们应该在输出层使用10个神经元而不是4个神经元的原因是因为手写数字的范围是从0到9，一共有10个不同的数字。每个神经元可以表示一个数字的概率，因此我们需要10个神经元来分别表示0到9这10个数字的概率。

使用10个神经元的输出层可以提供更准确的分类结果。每个神经元输出的概率可以用来表示该数字的可能性，最终选择概率最高的神经元对应的数字作为分类结果。

另外，使用10个神经元的输出层还可以方便地与其他任务进行扩展。例如，如果我们希望在手写数字识别的基础上进行多标签分类，即同时识别数字和字母，我们可以在输出层增加更多的神经元来表示字母的概率。

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深度学习入门第四讲

1.4 一个简单的分类手写数字的网络 定义神经网络后，让我们回到手写识别上来。我们可以把识别手写数字的问题分成两个子问 题。...因此，与 其关心分割问题，我们不如把精力集中在设计一个神经网络来解决更有趣、更困难的问题，即 手写数字的识别。我们将使用一个三层神经网络来识别单个数字: ?...但是令我们好 奇的是为什么使用 10 个输出神经元的神经网络更有效呢。有没有什么启发性的方法能提前告诉 我们用 10 个输出编码比使用 4 个输出编码更有好呢?...我们首先考虑第一个输出神经元，它告诉我们一个数字是不是 0 能那么做是因为可以权衡从隐藏层来的信息。隐藏层的神经元在做什么呢?假设隐藏层的第一个神经元只是用于检测如下的图像是否存在: ?...假设神经网络以上述方式运行，我们可以给出一个貌似合理的理由去解释为什么用 10 个输 出而不是 4 个。如果我们有 4 个输出，那么第一个输出神经元将会尽力去判断数字的最高有效 位是什么。

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麻省理工研制出硅基人工神经突触

03 手写识别 Kim团队最后的测试是探索它的设备在执行实际学习任务时的表现，特别是识别手写样本，研究人员认为这是对神经形态芯片的第一个实际测试。...例如，当输入一个手写的“1”时，输出的结果标记为“1”，某些输出神经元将被输入神经元和人工神经突触的权重所激活。...当更多手写的“1”被输入到同一个芯片上时，当它们感应到同一个字母的不同样本之间的相似特征时，相同的输出神经元可能会被激活，这样就会像大脑的学习方式一样“学习”。...他们在一个手写的识别数据集（神经形态设计师常用的）里输入了成千上万个样本，并发现他们的神经网络硬件识别出了95%的手写样本，而现有的软件算法的准确率为97%。...该团队正在制作一个可以在现实中（而不是在模拟中）执行手写识别任务的神经形态芯片。

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卷积神经网络的“封神之路”：一切始于AlexNet

激活函数的使用不会改变我们这个简单的红绿灯模型的结果(除了阈值需要是0.5而不是0)，但激活函数的非线性对于使神经网络能够建模更复杂的函数是必不可少的。...右边的10个神经元分别应该为不同的数字“点亮”：当输入是手写数字0时，顶部的神经元应该被触发；当输入是手写数字1时，第二个神经元应该被触发；如此类推。 每个神经元从它前面一层的每个神经元接受输入。...训练神经网络 训练的目标是优化这11935个参数，以最大限度地提高正确的输出神经元——并且只有那个输出神经元——在显示一个手写数字图像时亮起来的机会。...值得注意的是，使用这个简单程序训练的神经网络能够识别MNIST数据库中95%以上的手写数字。通过一些额外的改进，像这样一个简单的两层神经网络能够识别98%以上的数字。...在这一节中，我将解释卷积网络是做什么的，以及为什么这种技术对现代图像识别算法至关重要。 我们之前讨论的简单的手写识别网络是完全连接的：第一层的每个神经元都是第二层每个神经元的输入。

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深度学习入门教程 第一讲

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这样，我们也可以大致推断出深度学习的构建过程： ? 神经网络 神经网络由一系列神经元通过相互连接而形成。因此，在深入理解神经网络之前，先了解一下什么是神经元？...神经网络可以用在识别手写数字。 ? FAQ： Q:设计神经网络时，多少层合适？每层多少个神经元合适？...$$Trial;and;error + Intuition（随缘，多试）$$ 评测模型好坏goodness of function 以手写数字识别为例，首先我们知道这是一个监督学习问题；其训练数据为实现收集的手写数字和标签...因为，通常情况下深度学习模型层数不止3层，而每层的神经元又有很多，导致最后要优化的参数也是一个非常大的数字。 方法一：Gradient Descent 梯度下降算法 ?...为什么模型总是越来越长，而不是越来越胖？ Deeper is Better. 一般而言，参数越多，模型表现效果越好。 ?

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4.神经网络反向传播误差 如上图2所示，在神经网络中，我们将信号从输入层正向传播到输出层时用到了连接权重。...此外，将输出层得到的误差反向传播到中间每一层时，我们也需要使用连接权重，与输入信号正向传播一样，我们同样会为具有较大连接权重的连接分配较大的误差。...例如，在图9中，如果神经网络识别出的手写数字为“5”，则输出层中第6个节点被激活，而其余的输出节点保持抑制状态；如果神经网络识别出的手写数字为“0”，则输出层中第1个节点被激活，而其余的输出节点保持抑制状态...当然，处于抑制状态的节点并不是一定会输出特别小的信号，只是相对于处于激活状态的节点来说，它的信号值相对较小而已，因为我们通常只会使用信号值最大的节点作为处于激活状态的节点。...此外，该神经网络也能够正确识别出自己动手写的数字“9”，在输出层的10个节点中，我们能看到第10个输出节点的信号值是最大的，因此神经网络判定它就是激活的节点，因此该节点对应的数字标签“9”就是神经网络最后给出的手写数字的识别结果

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，来谈谈提高模型性能，我们能够采取哪些措施。在一步步提高手写数字的识别率系列文章中，我有简单的谈到如何优化模型，这篇文章将更进一步探讨优化模型的方法。...我们还是以手写数字识别为例，代码改为使用keras框架实现，这里不贴代码，有兴趣的话请至我的github: https://github.com/mogoweb/aiexamples 查看，本文的示例代码位于...手写数字识别最简单的实现算法是采用逻辑回归，因为是多分类问题，最后的输出使用softmax代替sigmoid。...那是不是我们增加更多的层，得到的准确率就会更高呢？...采用更合适的模型结构 在一步步提高手写数字的识别率(3)中，我们提到了一种提升手写数字识别率的模型：卷积神经网络CNN。

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神经网络基础知识

另外，我们发现使用之前的模型： 在0处，x值只要变化一点，输出有变化很大 为了输出更加的平滑，模拟更细微的变化,输入和输出数值从0和1,到0,1之间的任何数，引入了Sigmoid 神经元: 2 神经网络结构...假设识别一个手写图片: 如果图片是6464, 输入层总共有6464 = 4096个神经元 如果图片是2828, 输入层总共有2828 = 784个神经元 如果输出层只有一个神经元, >0.5说明是9..., <0.5说明不是9 FeedForward Network: 神经网络中没有循环, 信息单项向前传递 用神经网络识别手写数字: 首先把数字分开 对于第一个数字: 输入层: 28x28 = 784个神经元...每个神经元代表一个像素的值:0.0全白,1.0全黑 一个隐藏层: n个神经元, 例子中 n=15 输出层: 10个神经元,分别代表手写数字识别可能的0~9十个数字, 例如: 第一个神经元(代表0)的输出值...=1, 其他的<1, 数字被识别为0 隐藏层学习到不同的部分: 还可能有很多其他方式做出最终分类决定,所以使用10个神经元在输入层 梯度下降(gradient descent): MNIST dataset

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谷歌云大会教程：没有博士学位如何玩转TensorFlow和深度学习（附资源）

测试数字（右下图）：为了测试在现实条件下的识别质量，我们必须使用系统在训练期间从未看过的数字。否则，它可能记住了所有的训练数字，却仍无法识别我刚才写的「8」。...与全连接网络相比，其最大的区别在于卷积网络的每个神经元重复使用相同的权重，而不是每个神经元都有自己的权重。...在最后一层中，我们仅仅想使用 10 个神经元来分类 0-9 十个不同的数字。传统上，这是通过「最大池化（max-pooling）」层来完成的。...实际上，在最大池化层中，神经元的输出是在 2x2 的分组中被处理，最后仅仅保留输出最大强度的神经元。...这里有一种更简单的方法：如果你是以一步两个像素移动图片上的滑块而不是以每步一个像素地移动图片上的滑块。这种方法就是有效的，今天的卷积网络仅仅使用了卷积层。 让我们建立一个用于手写数字识别的卷积网络。

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从理论到实践，教你如何基于飞桨进行手写数字识别

接下来，我们将从神经网络的起源——感知机讲起，逐步介绍神经网络的运行机制与其核心算法，最后在深度学习理论基础之上，手把手教您如何使用飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架解决手写数字识别问题，一步步走进深度学习精彩的世界...神经网络的输入层、输出层设计是比较直观的，其神经元的个数往往是根据数据本身而设定的。例如我们要用神经网络解决手写数字识别的问题，判断一张手写数字图片上面写得是不是“6”。...而输出层只需要一个神经元，输出是否为“6”的置信度，当神经元输出值大于设置的阈值时说明输入图片上写着“6”。...03 基于飞桨的手写数字识别实战 手写数字识别，顾名思义，就是将带有手写数字的图片输入已经训练过的机器，机器能够很快识别出图片中的手写数字，并打印出结果。...接下来就可以使用训练好的模型对手写数字图片进行识别了。

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输出层 神经网络在解决不同类型的问题时，使用不同的激活函数来适应任务的需求。对于分类问题和回归问题，我们选择了不同的策略来构建网络。 首先，让我们考虑分类问题。...而在回归问题中，我们关心的是预测连续数值的输出，而不是离散的类别。在这种情况下，我们通常不使用激活函数，因为我们希望网络的输出可以取任意实数值，以便与问题的需求相匹配。...般来说，神经网络是将输出值最大的神经元所对应的类别作为识别结果，而且即使使用Softmax函数也只会改变值的大小而不能改变神经元的位置，另外指数函数的运算也需要一定的计算机运算量，因此可以考虑在多分类问题中省去...二、输出层的神经元个数 输出层中神经元的数量应当根据解决问题的要求来选择。在处理不同问题时，输出层神经元的个数需要进行相应的设置。特别是在分类问题中，我们需要根据类别的数量来决定输出层的神经元数目。...以 MNIST（手写数字识别）为例，这是一个将手写数字分为0到9共10个类别的问题，因此在输出层我们会设置10个神经元，每个神经元对应一个数字类别。

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漫画版：什么是深度学习？

感兴趣的童鞋关注下哦~ 前言 本文来自YouTube 上的一段 5 分钟的漫画版视频[2]，有趣且简单的介绍了什么是深度学习，包括深度学习的应用、深度学习与机器学习和人工智能的不同之处、什么是神经网络以及如何训练它们来识别手写的数字...如果使用深度学习，神经网络可以提取特征，而不需要人工干预。 ? 当然，这种特性需要拥有大量的数据来训练我们的机器。现在让我们来深入研究神经网络的工作原理。...原理 在这里，我们有三个学生，他们每人在一张纸上写下数字 9, 但他们写的并不完全一样。人类的大脑可以很容易地识别数字，但是计算机如何识别它们？使用深度学习可以实现。 ?...这是一个经过训练可识别手写数字的神经网络，神经元是神经网络中最基本的的核心实体，是进行信息处理的地方，784 个像素中的每个像素都被送到神经网络第一层的神经元，这形成了输入层，输入层仅接受输入，不进行函数处理...另一端是输出层，输入层与输出层之间的一层神经元称为隐含层。隐含层与输出层的神经元都是拥有激活函数的功能神经元。 ? ? ?

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