参考材料
- 📚 letcure2课件，详细介绍了
softmax和SGD
- 📚 介绍了
numpy.ndarray的创建方法
- 📚 列举了struct库的各种解析格式
- 📚 列举了常用的矩阵求导公式
- 📚 lecture3课件，详细介绍了神经网络
- 📚 使用图像展示了线性分类器和非线性分类器的区别
- 📚 详细介绍了通用近似定理
Loading MNIST data ⭐️
代码实现
Softmax loss ⭐️
公式理解
代码实现
Stochastic gradient descent for softmax regression ⭐️⭐️
公式理解
代码实现
SGD for a two-layer neural network ⭐️⭐️
线性与非线性分类器
公式理解