撐起「深度神經網路」DNN 的一整套公式，大學班上應該有一半人能搞懂

[H.C.Chen]

Fundamentals of Deep Neural Networks

說明「深度神經網路」的原理並且用 python 徒手把它做出來。

• 線上執行本文 (click and wait)：https://mybinder.org/v2/gh/hcchengithub/fundamentals-of-neural-networks/master?filepath=fundamentals%20of%20neural%20networks.ipynb
• Source code : https://github.com/hcchengithub/fundamentals-of-neural-networks

以上跟 FORTH 無直接關係，但是用 peforth 來觀察 python code 對於習慣 FORTH 的同好可能就有關連了，方法（之一）如下：

peforth.push(something).dictate("do anything in FORTH").pop()

上面這行 python statement 示範用 peforth 在 python code 裡把我們想觀察的東西 push 進 peforth 的 data stack 然後經由 peforth.dictate("TIB") 用 FORTH 做任意工作，最後 peforth.pop() 把結果帶回 python code 來，一氣呵成。這是不進 forth console 的用法。若想進入 peforth console 則執行 peforth.ok() 就會來到熟悉的 FORTH 交談環境。以上對 python, ipython, jupyter notebook 都適用。

[H.C.Chen]

先前用 mybinder.org 呈現常有反應慢的問題，顧人怨的 GFW 之後更糟。

感謝 理事長 推薦用 Azure 的 Jupyter Notebook 服務，效果很好：

https://notebooks.azure.com/hcchen5600/libraries/2018/html/fundamentals%20of%20neural%20networks.ipynb

在 Jupyter Notebook 上配合 peforth 學習，事半功倍。

[燕南]

1. 基礎「神經網路」就是 Decoder

Decoder 先列真值表(若有大記憶體)   後經公式法化簡 (最少組合邏輯閘)  

2. 神經元(最少組合邏輯閘) ?

貓 = 集合 { X(貓圖1) ,X(貓圖2),.........} 

狗 = 集合 { X(狗圖1) ,X(狗圖2),.........} 

其他 = 集合 { X(其他圖1) ,X(其他圖2),.........} 

以2維說法為

貓方程式 =>   (X -貓圖1) * (X- 貓圖2) *.........( X- 貓圖n)=0

H.C.Chen於 2018年5月9日星期三 UTC+8上午11時35分35秒寫道：

[燕南]

3 分鐘搞懂深度學習到底在深什麼

https://panx.asia/archives/53209


H.C.Chen於 2018年5月9日星期三 UTC+8上午11時35分35秒寫道：

[燕南]

【深度學習】如果電腦有神經，可以教它做什麼？

http://research.sinica.edu.tw/deep-learning-2017-ai-month/

H.C.Chen於 2018年5月9日星期三 UTC+8上午11時35分35秒寫道：

[H.C. Chen]

讚! 感謝

--
這是 Google 網上論壇針對「符式協會」群組發送的訂閱通知郵件。
如要取消訂閱這個群組並停止接收來自這個群組的郵件，請傳送電子郵件到 figtaiwan+...@googlegroups.com。
如要在這個群組張貼留言，請傳送電子郵件到 figt...@googlegroups.com。
請前往以下網址造訪這個群組：https://groups.google.com/group/figtaiwan。
如需更多選項，請前往：https://groups.google.com/d/optout。