科技网红Siraj最新油管视频：如何用4分钟搭建神经网络

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前几天《大数据文摘》为大家介绍了Youtube科技网红Siraj的《Tensorflow+40行代码识别手写数字图像》的视频，得到一致好评。今天，我们继续推介风趣幽默的Siraj的另一个超火的视频《4分钟内搭建神经网络》。

神经网络是当前受到极大关注，主要因为运算能力加强及数据量增加。神经网络获得了很多成果，无论是图像识别还是歌曲生成。

在这个视频中，Siraj介绍了神经网络搭建三步走的方法：1) 搭建，2) 训练，3)测试。Siraj使用Python,加载numpy工具库，然后创建了S函数，把任意值映射到0到1之间。然后初始化数据并转化为矩阵，以行代表训练实例，以列代表神经元。然后创建输出数据集。接下来，创建突触矩阵，通过使用突触的不同权重性质，不断地通过循环训练，获得预测和预期数值之间的错误率。让错误率通过一系列的运算获得误差，从而协助我们更新突触的权重，不断在迭代中降低错误率。这就是所谓的梯度下降法。

想看到详细的解释，直戳以下视频吧：