用算法来预测下表的结果：InputOutput0 0 101 1 111 0 110 1 10上表就相当于是训练数据，Output相当于标签(Label)。import numpy as np
def nonlin(x, deriv=False):
if True == deriv:
return x*(1-x)
return 1 / (1 + np.exp(-x
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2023-08-31 21:09:56
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传统神经网络和卷积神经网络1、神经网络分类2、传统神经网络层次结构3、**卷积**神经网络的层次结构及其作用3.1其他特点 1、神经网络分类根据矩阵运算划分卷积神经网络：点积矩阵卷积运算（多维）；卷积神经层由多个特征面构成，每一个特征面则是由很多个神经元构成。核代表参数w传统神经网络：叉积矩阵乘法运算（一维）；每层由排成一列的神经元构成；神经元：每个神经元代表矩阵的一个列向量Xi，神经元连线代表
1. 算法思想 神经网络可分为两个过程，前向传播和反向传播过程。前向传播是对线性结果的非线性转化，获得映射关系，此非线性映射关系可依据层数的增加而累加；反向传播是对前向传播结果的误差进行修正，依据各种类型的梯度下降算法更新梯度，使得前向传播的结果能更接近真实值。2. 优点a. 由于其非线性映射能力，所以处理非线性的数据集；b.&nbs
2、模型的搭建及初始化搭建整个网络，其实就是依次创建每一层的权重和偏置的矩阵，并分别保存到存储权重和偏置的容器中。He Initialization初始化的方法，具体是什么鬼，接下来会进行详细得讲解。现在来看看我们是如何进行搭建和初始化网络的。 void NN::add_hidden_layer(const vector<size_t> &num_hiddens)
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2023-08-31 21:59:45
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人工智能专题第一章 传统神经网络训练过程 文章目录人工智能专题前言一、当前流行的传统神经网络模型有哪些？二、传统神经网络是如何训练的数据预处理训练过程三、训练相关概念及方法前向传播计算损失随机初始化方法偏置的取值方法总结 前言随着人工智能的不断发展，许多同学都产生了浓厚的兴趣，本文将介绍传统神经网络的基础内容，有问题的话请留言探讨。一、当前流行的传统神经网络模型有哪些？当前流行的模型种类很多，以下
BP 神经网络的实现实验概述：1.1 课程设计题目：本设计题为 BP 神经网络的实现，主要任务是利用 C++ 语言实现 BP 神经网络， 并利用 BP 神经网络解决螨虫分类问题。 1.2 课程设计目的：主要有这些：熟悉自己所学的多种数据结构.理解 BP 神经网络的工作原理利用 C++ 实现 BP 神经网络利用 BP 神经网络实现螨虫分类设定好学习样本个数，取样本个数的训练数据存储于文本文档中，在
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2023-07-04 15:29:07
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# 卷积神经网络相较于传统神经网络的优点
## 引言
神经网络是一种由神经元和它们之间的连接组成的人工智能模型，用于学习和模拟人脑的工作方式。传统神经网络在处理图像、语音和文本等数据时取得了显著的成果，但却面临一些限制。而卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）则是一种针对图像和计算机视觉任务设计的特殊神经网络。相较于传统神经网络，卷积神经网络具有更好
原创
2023-08-29 08:06:04
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在前面的两篇文章中，我们分别讲了卷积神经网络的卷积层、池化层、Affine层、Softmax层等基础知识。卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(1)卷积神经网络原理及其C++/Opencv实现(2)我们知道，信号在神经网络中的传播方向分为正向传播与反向传播：(1) 正向传播：输入信号按顺序通过神经网络的每一层，一直从输入端达到最后的输出端，然后作为最终输出信息输出。(2) 反向传播：训练数
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2023-07-20 17:51:57
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目录BP神经网络的基本原理BP神经网络的C++实现将BP神经网络应用于手写数字识别坑点存在的疑惑BP神经网络的基本原理参考资料：机器学习（西瓜书） - 周志华如图所示，一个简单的BP网络包含输入层，隐藏层和输出层。给定输入值\(x_1,x_2,...,x_n\)，隐藏层和输出层的输出分别值为。\[b_i=f(\sum\limits_{j}v_{ji}x_{j}-\gamma_i)\\
\]\[y
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2023-06-07 15:37:36
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目录一.简介二.矩阵运算1.矩阵基本操作函数2.矩阵加减法3.矩阵乘法三.神经网络实现1.定义神经网络类2.激活函数ReLU3.激活函数Softmax4.交叉熵损失函数5.神经网络基本操作6.正向传播计算7.反向传播学习四.测试1.统计最近n次的平均识别误差2.定义监督学习的标签3.编写主函数4.测试结果 一.简介最近在学习神经网络相关的知识,为了巩固自己对相关知识的理解,尝试使用C语言来编写一
使用C++实现的简单ANN（人工神经网络）github地址 使用C++实现的最简单的人工神经网络，包含梯度下降的反向传播算法（BP）。内有部分注释，适合初学学习。至于为什么不用python？还是觉得从最底层（矩阵运算）写比较能加深印象和对算法的理解。（绝对不是因为我不会写python）警告，此代码仅为初学学习之用，请勿用作任何工程项目！一、跑起来方式一使用vscode+cmake插件或者Clion
本文介绍了如何使用Python从底层实现一个简单但经典的卷积神经网络结构——LeNet，并用它完成MNIST手写数字识别任务。具体的完整代码以及代码的使用方法，可以光顾我的Github ProfessorHuang/Python_LeNet_UnderlyingImplementationgithub.com
我的代码对算法实现方法比较直观，基本上是直接对着公式翻
前向过程如前所述，前向过程分为线性运算和非线性运算两部分。相对来说比较简单。线型运算可以用Y = WX+b来表示，其中X是输入样本，这里即是第N层的单列矩阵，W是权值矩阵，Y是加权求和之后的结果矩阵，大小与N+1层的单列矩阵相同。b是偏置，默认初始化全部为0。不难推知（鬼知道我推了多久！），W的大小是(N+1).rows * N.rows。正如上一篇中生成weights矩阵的代码实现一样:weig
前言 神经网络的理论知识上一篇博文已经介绍。本文主要是通过编程实现神经网络模型，并对给定样本集进行分类。我们知道神经网络分为输入层、隐层和输出层。各层在通过前向传播计算激活值和反向传播计算偏导数的时候，只要分清楚该层的输入、输出即能正确编程实现。 本文的C++代码主要来自于万能的网络，感谢众大神的开
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2023-09-11 15:51:37
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研究算法的时候用到了神经网络，想了解一下，可是，搜了很多资料，发现很少有人能把神经网络搞清楚的。最后还是在国外的一片文章中找到了比较详细的介绍，这篇文章让我搞清楚了什么是神经网络，的确是神文啊。做个读书笔记，加深理解吧。 人工神经网络是一种计算模型，是受人的大脑处理信息的方式启发发明的一种信息处理方式。按照形式划分，可以分为单一神经网络和反馈神经网络。 单一神经网络： 神经网络中基本的运
上一篇 C语言实现上 中介绍了程序实现时定义的一些数据结构、程序执行的流程以及 程序的基本骨架（详情见 C语言实现上）。留下了两个关键函数computO(i) 和 backUpdate(i) 没有分析实现，参数 i 代表的是第 i 个样本，本篇我们一起来分析下这两个函数的实现。BP神经网络输出
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2023-07-20 20:26:28
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Table of Contents一、Net类的设计与神经网络初始化神经网络的要素Net类的设计成员变量与成员函数神经网络初始化权值初始化初始化测试二、前向传播与反向传播前言前向过程反向传播过程注意三、神经网络的训练和测试前言完善后的Net类训练测试四、神经网络的预测和输入输出解析神经网络的预测输出的组织方式和解析读取样本和标签五、模型的保存和加载及实时画出输出曲线模型的保存和加载实时画出输出曲线
全连接神经网络用C语言实现一、分析输入输出二、分析神经网络层数三、分析神经元数量四、分析参数数量五、分析传递过程连接方式六、代码框架七、完整代码实现： 一、分析输入输出1、手写体输入为28x28的黑白图片，所以输入为784个x 2、输出为识别0-9的数字的概率，所以有10个输出 3、输入只能是-1~1的小数，主要是防止计算溢出二、分析神经网络层数如果只是一层，输入784，输出10，中间能记录的神
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2023-07-04 09:23:51
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BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法（梯度法），通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网
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2023-05-23 20:58:41
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卷积神经网络的C语言实现代码实现环境是vs2019,po主使用这个代码实现了lenet-5模型的向前传播过程。不过可以通过改变主函数中的参数来实现其他模型。由于作者学艺不精，本代码只能实现卷积步长为1，池化方式只能选择最大池化，激活函数目前只写了Relu。如果小伙伴们有其他需求，可以自己修改代码~~ 工程的实现主要分为两部分 第一部分是在python上做的分为以下几个步骤。 1.搭建模型以及训练模
