难懂又有深意的英文网名
1、 10屎里有毒
2、 3浅色夏末
3、 至此，我们已经结束了对代码的解读，我逐行逐字地向你说明了我们的神经网络的24行代码的意义，如果你看了一遍并不能完全理解，这很正常。请你多阅读几遍，搞懂神经网络需要的是你的耐心与毅力，并不需要你有多么高的智商。希望你对代码中涉及到的矩阵乘法自己计算一遍，这样才能更好地体会其中变量的交汇变化所代表的意义。
4、72)、奶味仙女
5、 非常重要的一点是，这个碗对与小明来说是不可见的，它在松开钉子后，只有钉子落下位置的视野。否则小明干嘛不第一次就在全局最小值上面松开钉子呢。
6、55)、别留我孤身一人
7、 2春风沫雨
8、 d₁₁为神经网络根据l0和syn0推断出的客人1的第1个深层特征，其计算方式为d₁₁=sigmoid(a₁₁b₁₁+a₁₂b₂₁+a₁₃b₃₁)。(难懂又有深意的英文网名)。
9、 那这一片崎岖的红色山谷代表着什么呢？(难懂又有深意的英文网名)。
10、 不过可惜的是，小明是一名失忆症患者。
11、④: f₁=(d₁₁e₁+d₁₂e₂+d₁₃e₃+d₁₄e₄)
12、进入小程序找到网名生成器打开
13、那年孩子手中的一把糖果，留下的糖纸被我们珍藏了一生。@Theo
14、(和上面周仰的形成一个循环……)
15、101)、恋孤殇独
16、@lulu
17、(Figure1)
18、 2静待花逝
19、 4夏荷惹骤雨
20、(Figure2)
21、(1) AnyoneCanLearnArtificialIntelligenceWithThisBlog: Bloghttps://colab.research.google.com/drive/1VdwQq8JJsonfT4SV0pfXKZ1vsoNvvxcH#scrollTo=V8Vq_6Q3zivl(2) AndrewTrask: https://twitter.com/iamtrask(3) ANeuralNetworkin11linesofPython(Part1): https://iamtrask.github.io/2015/07/12/basic-python-network/(4) ANeuralNetworkin13linesofPython(Part2-GradientDescent): https://iamtrask.github.io/2015/07/27/python-network-part2/
22、 c₃₄是矩阵l0与矩阵syn0相乘的结果矩阵(l1)的位于第3行第4列的元素。c₃₄的值是我们用矩阵l0的第3行的元素(a₃₁,a₃₂,a₃₃)与矩阵syn0的第4列的元素(b₁₄,b₂₄,b₃₄)分别相乘相加得到的和，即(a₃₁b₁₄)加上(a₃₂b₂₄)加上(a₃₃b₃₄)的和。在实际使用中，计算机会替你进行数值方面的计算的，尽管目前的深度学习框架已经可以让你改改参数直接用了，但是如果如果矩阵乘法的概念都不清晰，还是有点丢人的哈。
23、可能是因为我不喜欢卖安利吧(逃)。@天洛_奇
24、杭州那会儿，我寄住在表哥那。他的出租房里，塞满了乱七八糟的奶茶店用品。房子是挺大，一整套间，脏乱得要死。唯一的好处是，随时可以看到钱。十块的，五块的，一块的纸币硬币，在那张脏乱的桌子上，还可以看到一百的人民币。这些钱他不放在眼里我不放在眼里。有天，他兴冲冲跑过来问我是不是拿他钱了，少了一百。我说没有。他说管你吃管你住还给你钱，偷偷摸摸的事就不要来了不管谁我都翻脸不认人。我说别说一百就算一块也不会动你的，在家里我拿爹妈养老的存折取钱乱花都会直说，从来不会偷偷摸摸。你这么说完全是怀疑我的人品，如果我不是今天的我，不用你翻脸。
25、 4苍樱拍子
26、 一望几重烟水
27、南街戏子
28、 训练神经网络时输入的用户数据越多，神经网络所做出的试错-优化会愈趋近于变好(如果你仅用一位客户的数据进行训练，那么其实神经网络找出的只是这位客户身上的规律，不具有普遍性)。但是输入的用户数据过多会导致计算量变得非常缓慢。好吧，有点跑题了，其实我想说的是，你也不想让你的神经网络只能预测客户1是否会点剁椒鱼头吧？你想让它具有普遍性，比如说，你输入了4位用户的数据，神经网络便能对这四位客户同时做出预测，并且综合对这四位客户预测结果的误差进行调整，是不是听起来比只对一位客户进行预测科学多了？
29、 矩阵的第m列就代表了所有客人关于第m个特征分别的值：第一位客人0，第二位客人第三位客人第四位客人0(见图中紫色区域，第二列，代表衣着是否鲜艳这个特征)。
30、 请你对比一下Figure2和Figure你会发现Figure5其实就是把Figure2倒过来了，这就是我们所说的‘信息正向传播，误差反向传播’的数学依据。
31、 第4行就是当你特殊说明deriv的值为True的时候，nonlin会进行的操作。==才是’等于‘的意思。意为：如果你告诉nonlin了x的值并做了特殊说明，那么nonlin会计算x*(1-x)的值并返回给你。我会在后面带你推导x*(1-x))是哪里来的，在这里你只需要知道，它与sigmoid函数的另一个特性有关。
32、后：啥？原来这些设定都受到托尔金创造的影响？天呐！这么多细节的嘛？我的天呐！这历史一定存在过！@南辰
33、句子是表达语义最小的单位，不是单词。
34、 4月徊苍宇
35、 50文艺小青年
36、 先只考虑到前馈中的单次预测，b₁₁的改变会引起l1_LH中某一个值变化①，继而导致l1中这个值的变化②，又引起了l2_LH中某个值的变化③，l2中对应的值也会受到影响④，l2_error对应的值也会随之变化⑤，最终引起了对应的E的变化⑥。而小明在一次神经网络中共做出了四次预测，也就是b₁₁的变化分别连锁导致了四个E值的变化。
37、 1清川带长薄
38、问题①：
39、 4活在风浪里
40、 这就是线性不可分问题。我们无法为三个特征值和结果建立一对一关系，因为存在着特征间的互相影响，它们不再是单独地、孤独地分别通过权重对结果造成影响，而是特征联合起来通过权重对结果造成了影响。对于这种情况，感知器就是个废物。嗯，我们的生活中全是这种情况。
41、 本文讨论的神经网络中的几个部分都可以根据实际使用需求替换为别的方法：
42、书中提到了2005年突击阿富汗的美国空军，因放过一名路过的当地牧羊人，而导致任务失败损失三名士兵的行为；安乐死是否是亵渎生命的争辩……从多个现实案例向我们展示，公正或许并不存在，或许那只是个理想的乌托邦，但这门课程旨在唤醒我们的理想思考，看看它将我们带向何方。
43、 oo烛光透影
44、 你找来了一位计算机行业的朋友讨教这个问题，他告诉你：“深度学习(多层神经网络)可以帮你实现你的目标哦！“你和深度学习的缘分就此开始了。
45、 4号男孩与1号男孩同理，为图中D点。
46、 将图片左侧调转过来，看图片右侧，这就是误差信号由f₁经由syn1传播到l1第一行的四个权重的过程。
47、 一时兴起
48、 他明天起来，在下一次迭代开始时，还是需要先去寻找媒婆，再根据媒婆提供的特征才能找到女孩子们。
49、变化⑦：强行把生活中一切听到的词语和中洲联系起来，以至于幻听。比如有人说“中途不要放弃”时，就会：“中土？什么中土？你们在聊中土的什么？”；
50、《精灵宝钻：精装插图本》
51、 这个矩阵的第1行就代表了第1位客人的三个特征：皮肤质量：1；衣着鲜艳：0；眼睛有神：1(见图片中蓝色区域)。
52、 凉城古巷
53、 最后，我们总结一下本篇文章中所涉及的知识。
54、 3朝雾初升
55、反向传播的本质是什么误差信号的计算方式置信度的意义Figure1中，为什么权重的调整值是由将该权重的承接的误差信号与所连接的神经元相乘得到的
56、 念他如初
57、 20酒醉吻红颜
58、中文版的《霍比特人详注本》……好惭愧啊，英文版买了很多年一直都处于买书不看的状态，书页都开始发黄了……@Norloth
59、56)、七十二巷
60、 2冰樱之雪
61、 2仰望深蓝色的天空
62、对于那些刚一进入这本书，就迷糊的读者而言，我也有些建议：如果你此时觉得难以读懂，那它就是不适合此时的你阅读，完全不必觉得我读不懂就是我有问题，或者是这本书不过是浪得虚名。
63、 3南冥有猫
64、 4流水十年闲
65、 那么小明是如何在第1次预测之后，得到了一个误差相对于第1次变小了的第二次预测呢？
66、b₁₁_delta=a₁₁h₁g₁(1-g₁)e₁d₁₁(1-d₁₁)+a₂₁h₂g₂(1-g₂)e₁d₂₁(1-d₂₁)+a₃₁h₃g₃(1-g₃)e₁d₃₁(1-d₃₁)+a₄₁h₄g₄(1-g₄)e₁d₄₁(1-d₄₁)
67、阅读经典是通往高手之路，反复锤炼便可获得浑厚的内力，但是要说读懂嘛……还是需要翻开这套书，让熊逸带你读通52本思想经典，你会发现，以前那些难啃的大部头突然就读懂了！
68、《霍比特人详注本》吧，从我还在贵景实习就知道在做了的项目，蚂蚁竞走八年了……孩子望眼欲穿啊。@莉莉
69、还没读但特别期待阅读的托尔金相关著作是哪本？
70、 我们在上文的例子只考虑到了与客人1相关的数据，得到了c₁₁、c₁₂、c₁₃、c₁₄，这是l1_LH的第一行。
71、当然是文景鸽鸽不知道啥时候能出的几本相关专著，像是卡彭特的传记，方斯坦的地图志，还有我没读过原版的《托尔金的世界》，原因就是真正属于托尔金研究的著作此前国内出得太少了，希望有个好的开头。@Theo
72、 Haley：哈利，科学的;有发明天份的。
73、 我们现在假设根据这三个特征中隐含着一个男孩是否是文学天才的规律，请观察一下Figure1右侧的真值表，左边三列是我们收集的4位男孩的三个特征值，右边一列是我们认定的4位男孩是否是文学天才的判定结果。嗯，你肯定注意到了，四岁会写诗这个特征与是不是文学天才有着完美的关联性。毕竟一个能和写出‘送乱鸦斜日落渔汀’的吴文英相提并论的4岁孩子，不是文学天才就怪了。
74、作为一个蓝色系爱好者，种了一阳台白色花植物！@周仰
75、 Mortimer：摩帝马，傍著静寂的湖泊居住的人。
76、一位双腿“全无”的乞讨者，坐在一个自制四轮滑板上，唱着网络伤感情歌。我给了他一块钱。像路过所有乞讨者那样，给了他一块钱。上一次给了根烟，二十五块的芙蓉王算下来也是一块钱。我还是那句话“宁愿被骗！也不要冷漠社会！”
77、 4晨风拂面
78、12)、不供祖宗
79、 这行代码意为：引入了一个叫做numpy的library，并在我们的程序里将numpy改名为np，我的地盘我做主，想叫啥就叫啥。
80、 3忽而令夏
81、 下一节我会介绍矩阵与向量的相关知识，如果你看不懂下面三段话，没关系，请看完下一节再回来
82、 时光若水
83、 5厌学病人
84、他的寓意就是：美丽可爱的小精灵还有小女漂亮的女
85、 第6行代码创建了一个4x3的矩阵X来放置我们输入的四位客户的三个特征对应的值。
86、 现在小明已经算出了在明天醒来之后，他想要去见的媒婆的位置相比于今天的变化l1_delta和他明天想要遇见的姑娘的模样的变化l2_delta。有了这两个期冀的变化值，他终于能对笔记本写着的第三件事，也就是syn0和syn1进行修改。这样，尽管在明早起来他已经失去了记忆，只要他掏出笔记本按照上面记录的路线前进，他还是可以找到比今天更好的媒婆和更符合他要求的姑娘们。
87、 还记得我们说到过的么，突触才是神经网络的大脑。在小明这个神经网络中有两组突触，其中第一组权重syn0连接输入层与隐藏层，第二组权重syn1连接隐藏层与输出层。它们的表现形式其实也是矩阵哦！
88、 下面这段话，如果你是第一遍读这篇文章，你只需要看一看就好了，我个人还是觉得找出特征这个角度比较适合我们初学者去体会和了解。
89、 还记得我说的么，神经网络利用隐藏层提取出数据间更深层次的特征。因为我们已经知道了，文学天才识别这个问题其实是受‘慧根’和‘10岁大渣男’这两个特征的作用。所以我们的隐藏层有两个神经元(需要提取出来两个深层特征)。而隐藏层提取出的两个特征通过syn1的权重输出结果，这样，我们就成功地将线性不可分问题转化成了线性可分问题，变成了建立隐藏层中的两个特征与结果的一对一关系。
90、26)、热情消退
91、①的结果: dE₁/dh₁=h₁ 运用我们的第一条结论，dE₁/dh₁=d1/2(h₁)^2/dh₁=2*(1/2)(h₁)^(2-1)=(h₁)^(2-1)=h₁。
92、 我们的依然选择sigmoid函数做我们的激活函数。
93、黑塞的童话并非以很久很久以前开头，并不全然以人或动物作为主角：年迈的高山、固执的藤椅、骄傲的少年、丑陋的矮人，所有的生命，都在无法摆脱的困难中活着，寻找各自的结局。
94、鱼书雁信
95、③: g₁=sigmoid(f₁)
96、霍比屯
97、 40∠学渣代言人
98、(Figure4)
99、 我们先从小问题开始分析，也就是先从某一个红点开始。
100、 所以我们在一次前馈中输入多位客人的有关数据。在这里，我们一次性输入四位客人的有关数据。
101、(Figure1)