一、难懂又有深意的英文网名

1、1情深已死

2、「0」 Girlfriends°微笑

3、《〈霍比特人〉的历史》。之前只粗粗翻阅过部分章节，非常期待细致地读一遍。@LMVC

4、    我们在代码的Part2所做的全部事情，其实只是在拼凑链式法则的环节，我们所做的一切，都只是链式法则的计算，见Figure

5、落花入盏

6、2痞氚ㄣ囚κё

7、49)、温一蛊酒

8、恰似旧人归

9、 

10、    这一句话让你联想到了客人点菜的过程，你忽然想能否在客人点菜前，你就判断出他想要吃什么？

11、 

12、初樱

13、水是醒着的冰

14、2仰望深蓝色的天空

15、Tenderness (网名翻译:温存)

16、(1)

17、    这里就要用到sigmoid函数的第二个特性了。我们重新看一下它的图像。

18、潘鸡巴说以我的傻屌性子“肏你妈”迟早被封

19、儒养烟酒

20、    店老板就是我们的nonlin函数。x是‘你是要喝咖啡还是吃蛋糕’的值，是nonlin必须知道的参数。而deriv是咖啡种类，默认值为False，只有你特殊说明deriv的值为True的时候，它才会进行另一种操作。

二、难懂又有深意的英文网名知乎

1、③: g₁=sigmoid(f₁)

2、潇潇雨歇

3、    至于为什么随机的范围为(-1,1)且平均值为0，这个不在我们这篇文章的讨论范围内，权重的初始化是一个很考究的问题，背后有经得住考验的数学理论作为支撑。

4、    这一个月里发生了什么呢？其实就是这样的一个过程：

5、    把小明想象成一位追爱少年，它想要找到自己喜欢的姑娘，即与真实数据没有误差的预测结果。但与此同时，它还是个多线操作超级大渣男，它想要最终同时寻找到所有自己喜欢的姑娘，所以它每次失败之后，都会根据这四次失败的经验来综合调整自己的权重，以便自己可以同时离这四位喜欢的姑娘越来越近。

6、10吃药睡觉打院长

7、    我们的依然选择sigmoid函数做我们的激活函数。

8、3乱78糟

9、    第一个问题，为什么我们要求第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数，矩阵的相乘才有意义？

10、    我们先从小问题开始分析，也就是先从某一个红点开始。

11、4满山ぐ星光垂

12、3偏执的放纵

13、2每周一湿

14、   sigmoid函数可是激活函数届的老祖宗了，尽管可能现在已经不是很受欢迎了，但是还是超级有魅力的！她不仅适合我们的例子，还特别适合入门。

15、傲气一世

16、世俗烟火

17、    小明真是个猛男，这个多线操作太厉害了。

18、但对读者而言，我们却无需在意标签，更不用去探讨故事的真实性，只要耐心地跟着马尔克斯，进入这个迷宫。

19、1懦弱给谁看゛

20、《的哲学基础》在当代审美视角的观照下，发前人所未见，细致入微，切中肯綮。

三、难懂又有深意的英文网名女生

1、但作品一旦发表，作者就部分失去了对它的掌控，毕竟《百年孤独》中大量非现实的描写，比如丧失记忆的失眠症、白日飞升的女人，夜晚出现的死者灵魂、被蚂蚁拖走的尸体、神秘的羊皮卷，让读者很难认同这就是现实，也让魔幻就成了马尔克斯自己摘不掉的标签。

2、    现在我们可以说明为什么l2_delta的第一个值(小明想要如何调整找到的第一个女孩的值)是传播到g₁_LH处的误差信号-h₁g₁(1-g₁)的相反数了。

3、有一个现状是“我为什么要给你打赏一块钱”。如果我说你他妈爱给不给，这个问题马上就变成了一个营销讲师要讲的——消费者凭什么买你的东西。从当代汉语来讲，“我凭什么要给你打赏一块钱”是一个很强势的句子。玻璃和婊砸直接见鬼，就剩生死无畏的痴汉、乞讨者，一只手伸向你。给嘛，给嘛，给嘛……

4、3捧出一束阳光

5、2落月成孤倚灬

6、

7、    小明根据(1,0,1)做出了预测，它认为这位客人有37%的概率会点剁椒鱼头。

8、   1号男孩的三个特征值为(0,0,1)，记作A点，因为我们给出的真值为0，所以标为黄色。

9、3几许山水

10、如果你想要听到一个精彩的故事，马尔克斯的奇思妙想，书中那些个性不一的人物，绝对不会让你感到乏味、冗长。

11、2细雨缠绵

12、4学会坚强

13、    需要注意的是，反向传播并不起到优化权重的作用，它只负责计算梯度。在求得梯度后，需要使用最优化方法来优化权重。在我们的例子中，我们采用的最原始版本的梯度下降法(GradientDescent)来优化权重。

14、04)、甘与涩

15、洛斯罗瑞恩住一天，正所谓：天上一天，人间千年；白城住一天，请贝瑞刚德带我在白城一日游；霍比屯住一天，睡到自然醒，去市场买菜，晚上去绿龙喝酒，酒醒了就回来了。@阿灰

16、    其实不是这样的，抛开一些更数学化的研究(不过好像在生产中神经元数量的选择还是取决于设计者的经验)···，我是说，如果你是个艺术家的话，你往隐藏层放10万个神经元也完全没问题(如果你不太清楚这一点，回看一下矩阵乘法部分)，你的神经网络照样可以运作。

17、    图片的神经元结构部分只描述了第一位客人相关的数据，下方的矩阵部分包含了四位客人相关的数据。

18、开始沉迷于屯书OTZ。@LMVC

19、江城之上

20、 

四、难懂又有深意的英文网名短语

1、 

2、    到这里，我们得到了本章第二个问题的答案：误差信号的计算方式是什么？

3、    真正的e₁_delta： e₁_delta=d₁₁h₁g₁(1-g₁)+d₂₁h₂g₂(1-g₂)+d₃₁h₃g₃(1-g₃)+d₄₁h₄g₄(1-g₄)

4、3活著就是為ㄋ等死

5、第一次读的是浙江文艺出版社的版本，: 黄锦炎 、 沈国正 、 陈泉三个人合译的，据一些懂西班牙语的朋友说，这个版本翻译水准还是不错的。

6、《中洲缔造者》

7、3几分喜欢

8、在成长时期阅读托尔金的好处就是我自从有画风起就受托老影响！因为对昆雅语感兴趣所以逐渐从滕格瓦书法接触到英文书法，算是坚持至今的一个业余爱好吧。以及对八芒星产品情有独钟(某珠宝品牌靠这个赚了我不少钱)！@安安

9、主句是状语从句，从句又被嵌套了定语从句和让步状语从句。

10、    那么，问题就来了，为什么这个山谷如此的···凹凸不平，那些凹陷与凸起有什么特殊意义么？

11、4ζ♀霓渱燈丅♂

12、我死了，你以及你妈还有你未来的宝宝都得被蒙蔽在鸡国各种没有鸡巴文字里不能自拔，迟早被脆弱、消沉、没法抗拒的阴暗吞噬，全他妈人间失格。我活着，我用狂热的温情，糙而不俗、委婉有度、生动又他妈趣味横起的鸡巴抚慰你们。多好啊。又欢舞，又安详。又不鼓吹仇恨催你打土匪。

13、3厌倦生活

14、

15、86)、玻璃猫charming

16、importnumpyasnp

17、问题⑤：

18、1一笑嫣然

19、(英)布莱恩·西布利著

20、    因为这个梯度的方向代表了b₁₁使E₁增加的方向，我们再将结果取反，得到： a₁₁h₁e₁g₁(1-g₁)d₁₁(1-d₁₁)。

五、难懂又有深意的英文网名简短

1、3北溟有鱼

2、    为了衡量小明对结果的信息，我们引入一个新名词“置信度”。

3、    本篇文章介绍的神经网络学习方式为监督学习，即人类给出正确答案，神经网络调整自身使结果向正确答案靠拢的学习方式。实际上还存在着非监督式学习，目标是让神经网络自己发现数据间存在的规律。

4、2扶摇直上

5、这个世界还存在多少真实美好的联系？我们每天都被网络环绕着，形形色色的新闻，千奇百怪的八卦，底下评论的阵营各自占据着左中右三方，你来我往，互不相让，硝烟弥漫。

6、美国黑人弗洛伊德之死引发的抗议活动，再次揭开了美国数百年来的种族主义伤口。美国总统特朗普也成为众矢之的，推特上搜“种族主义”，特朗普账号排首位。

7、独自莫凭栏

8、我亲爱的爸爸妈妈们，健雄大傻屌啥鸡巴身段都放下了，能不能让我语言诚恳又不卑微，站着把饭要了。

9、5余年寄山水

10、   y轴，也就是这里的高度就是误差的大小，也就是小明的判断与真实数据的差。

11、每个人都会变老。但是绝大多数人，只有真正老了之后，才会去思考这个问题——如何面对老去。

12、两个句子不平等时构成的复合句。

13、50青春染指流年

14、1原梵清翎

15、(0.99358898)

16、各别用词不同，稍不注意，可能会闹出笑话。例如：英式英语中橡皮为rubber，美式英语用eraser，rubber是安全套的意思。再如英式英语中裤子是trousers，美式英语用pants，pants在英式英语中为内裤。

17、    它是损失函数(lossfunction)，又称代价函数(costfunction)，用作衡量预测的误差。没想到吧， l2_error只是个中间变量，在你设计的神经网络中，采用平方误差函数作为损失函数，即E=1/2(y-l2)^2=1/2(l2_error)^我们训练神经网络的目标，是损失函数的最小化，也就是E的最小化。在我们的神经网络中，它是一个4x1的列向量，也就是说，一个单次预测对应一个E。至于为什么乘了1/你之后会明白的。

18、    

19、2趁虚而入

20、我在网上不止一次看到，《百年孤独》被列入难读书目，且往往在榜首位置。后面评论里总是跟着无数附和之声，说这本书不知所云的，名字太乱的，故事混乱的，各种理由充斥。

六、难懂又有深意的英文网名

1、    转眼间时间就过去了一个月，你已经将你的第一个多层神经网络训练成熟了，你已经可以用它来判断客人是否会下单剁椒鱼头了。

2、在他人眼里，我是怎样一个人？在自己内心，我是一个怎样的人？我是个成功者，还是失败者？我是好人，还是坏人？

3、2蓝衣裙摆

4、    很简单，我就直接画出来了，看到白色的向量vector(M,N)了么，把它理解成一条线就好，是不是它把两种颜色的球完美分开了？

5、安利卖着卖着我自己吃上了，回过神来朋友已经跑了。@阿灰

6、②: h₁=y₁-g₁

7、4疏雨梧桐

8、26)、热情消退

9、    将这六个式子的结果相乘，我们就得到了我们想要的权重的梯度dE₁/db₁₁的值： -a₁₁h₁e₁g₁(1-g₁)d₁₁(1-d₁₁)。

10、    这家餐厅的人均价格->a    这家餐厅离你的距离->b    去不去这个餐厅？->c

11、 

12、九江凉月

13、主要原因很可能是我天天讲托尔金，他们已经被我烦死了。不过，或许有的朋友已经翻开了书，但因为“菲纳芬、费艾诺、芬国昐傻傻分不清楚”之类问题而被劝退。@思敏

14、    图片中的黑色圆圈并不是真正的神经元，是信息传递的中间过程，深蓝色的圆圈l0和浅蓝色的神经元l1才是神经元。

15、3空气里的味道

16、    直接计算结果是不可能了，那，就考虑一步一步得出较好的结果吧！继续往下看。

17、    反向传播衡量的就是单个权重的变化对于E会造成什么样的变化，也就是E对于某个权重变化的敏感程度，这个值叫做权重的梯度(gradient)，是导数的另一种说法。

18、22)、秋又来了

19、短发情长

20、(Figure2)

1、变化①：看见任何聚集起来的物体都会数一下个数。如果是4个，就可以“代餐”霍比特人四人组，7个——费艾诺众子，9个——费艾诺众子+费艾诺+凯勒布林博；

2、    先介绍一下代码的大致结构，我希望你有注意到line2(第二行)，line21中的‘#’符号，这是python(一种编程语言)的注释符号，也就是用来写提示的地方，计算机不会运行一行中‘#’后的内容。我将代码分为了4个部分，空行代码某一部分结束。

3、40我心存她

4、4飞雪涟漪

5、可能是因为我不喜欢卖安利吧(逃)。@天洛_奇

6、2压寨夫人

7、    这个判断的过程可以用一个简单的函数来实现：若0.1a+10b=5则输出0。

8、1梦倾她城

9、文末福利

10、确切的说是语法的句法没掌握好。

11、(这是九日游……还上下七千年……)

12、4我心飞翔

13、我并不仅仅在寻求“结果”…，如果只为了寻求“结果”的话，人是容易走捷径的…在走捷径时，也许就会迷失真实，甚至连满腔的热忱也会逐渐丧失。我认为重要的是”寻求真实的意志“！只要有了这种向真实前进的意志，即使这次失败了，我也终会达到目标的，因为我仍在继续前进…这是不会错的。

14、4众望所归

15、冰是睡着的水

16、4蹲厕哼情歌、

17、

18、不妨等一等，也许你终身都不会再翻开这本书，那它就彻底不适合你读。也许你再次偶然翻开，试图了解，发现还是和它难以沟通，如同陌路，那就再放下，也许可以留给儿孙。

19、唯一的信仰

20、    首先，非常直觉地，小明对比了面前的四位女孩子与自己本子上记录的她们的模样，衡量了两者之间的差距。

1、    在这个例子中，每位媒婆都会分析出不同的深层特征，为了表述方便，下文中的‘某位媒婆’与‘某位媒婆分析出的深沉特征’为等价的概念，代表小明对一位客人做出预测过程中隐藏层中4个神经元的激活值。

2、Palpitate(小心翼翼而又急切的心动)

3、    错误的媒婆(l1)和有缺陷的syn两者互相影响才导致今天没有到达明天的目标。

4、英式英语更为绅士，另一种说法是更为刻板。而美式英语更为圆润随意。体现在发音方面：美式英语儿化音比较多，“r”的发音比较重.比如：teacher，car，neighbor。

5、什么是真实？无人知晓，无从知晓。