# 手工编写神经网络代码
## 简介
神经网络是一种模拟人脑神经系统进行信息处理的计算模型。它由多层神经元组成，每层神经元与下一层神经元相连，通过不断调整连接权重来学习输入数据的特征，并进行分类或预测。本文将介绍如何手工编写一个简单的神经网络代码，并通过一个实例来说明其使用。
## 神经网络的基本原理
神经网络的基本原理是模拟人脑的神经元之间的连接和信息传递。一个典型的神经网络由输入层、隐
原创
2023-08-11 13:23:00
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还是以TensorFlow游乐场作为例子。假如这是一个区分零件是否合格的实践场景，零件还是以 长度 和 质量 为特征。TensorFlow会通过监督学习的方式更合理的设置参数取值，设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络草可以真正的解决分类或者回归问题。 盛景网络训练前
神经网络训练后 使用监督学习的方式试着神经网络参
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2023-12-01 13:38:44
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深度学习 文章目录深度学习什么是深度学习深度学习和机器学习的区别神经网络（ANN）什么是神经网络生物神经网络人工神经网络人工神经网络的特点人工神经网络的优势人工神经网络分类感知器单层感知器多层感知器感知器优缺点优点缺点激活函数常见激活函数BP反向传播神经网络梯度下降法构建一个简单的神经网络目标背景创建数据初始化假设输入神经元进行计算输出运行结果完整代码 什么是深度学习深度学习是一个复杂的机器学习算
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2023-09-28 17:31:14
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近日，Adam Bouhenguel 在 GitHub 上发布了一种基于 TensorFlow 的新型编程语言 Tensorlang，适用于更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）。本文介绍了 Tensorlang 的优势。
GitHub 地址：https://github.com/tensorlang/tensorlang 我们的目标是为更快、更强大和更易用的大规模计
一、简介因为一些需要，本人目前在看这本书。这本书呢，我个人感觉，写得非常不错，作者很耐心得讲解着很多细节上的知识点。特别是支持向量机部分，真的很感谢。 然后看到了神经网络部分，跟着书本代码开始敲起来，结果，运行不起来，慢慢排查，就发现了一些错误。因为作者的微信被禁止添加，因此遇到一些问题，只能自己一点一点得进行排查。 下面开始简单介绍一下，我从这本书里面学到的一些知识。二、神经网络基础结构构建 注
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2023-12-15 12:00:29
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掌握BP算法的手工计算，用MATLAB工具箱编程实现模型仿真并用测试数据对性别进行预测。测试数据1:身高（162cm），体重（
原创
2023-05-17 15:30:27
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记一次自己动手实现一个简单神经网络之前一直调包，最近刷算法题，就突发奇想，想自己试一试实现一个简单的神经网络模型。 从简单的开始，先实现一个二分类模型，使用印第安人糖料病数据集，数据集合源码可直接在github获取：github 记一次自己动手实现一个简单神经网络参数初始化定义激活函数前向传播损失函数实现BP(Backward Propagation)算法训练和测试pytorch对比缺陷与不足 参
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2023-11-20 13:36:11
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主要参考资料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程讲义：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。这个讲义已经有人翻译了（赞一个），可以参见邓侃。另外，博客园里有一个前辈关于讲义中练习的一系列文章，在具体实现时可以参照下：Sparse Autoencoder
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2023-10-30 23:08:01
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# 编写简单神经网络
在机器学习领域中，神经网络是一种常用的模型，它模拟了人脑神经元之间的相互连接关系。神经网络可以应用于图像识别、自然语言处理、机器翻译等各种任务中。本文将介绍如何编写一个简单的神经网络模型，并使用Python实现。
## 1. 神经网络的基本结构
神经网络主要由三部分组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层对输入数据进行加权计算和激活函数处理，然后将结果传
原创
2023-08-23 11:04:28
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神经网络一、人工神经网络人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),基本思想是模拟人脑的神经网络进行机器学习人工神经 is 深度学习的基础简称为神经网络或神经计算1. 神经网络结构是一种仿生的方法，科研适应复杂模型的启发式学习技术2. 一个神经元的结构神经元的结构包括植入值（x1,x2,…,xn）,权重（w1,w2,…,wn）以及偏移量b。输出值为$y = f(\s
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2023-08-11 19:50:17
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第三章分析写出网络结构前向传播测试集判断 分析写出网络结构class Network:#定义一个神经网络对象
def __init__(self,sizes):#初始参数，sizes是每层的神经元个数
self.sizes=sizes
self.num_layers=len(sizes)
self.biases=[np.random.ran
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2023-09-19 23:08:11
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BP神经网络（python代码） 神经网络是深度学习的基础。个人理解神经网络就是可以拟合任何一种广义线性模型的结构，本文主要记录python代码的学习笔记。BP神经网络原理（待补充，可以详见《数据挖掘概念与技术》P258页）伪代码：代码中使用的随机梯度下降，伪代码是使用整体数据做梯度下降。
[python]
view plain
 
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2023-06-29 22:28:38
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LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码，并基于heatmap热力图实现对结果的展示。一、GRUGRU的公式如下图所示： 其代码部分：class GRU(torch.nn.Module):
def __init__
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2023-08-06 12:56:42
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我对源代码做了大量的注解，希望有助于大家理解#coding:utf-8
#与文章 中的步骤搭配使用
#该模型具有泛用性，即可以添加任意多的隐藏层，但需要修改train部分代码来连接新加入的层和原有的层，使其能够正常地向前和向后传递
import random
import math
# 参数解释：
# "pd_" ：偏导的前缀
# "d_" ：导数的前缀
# "w_ho" ：隐
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2023-07-20 16:23:53
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卷积神经网络在几个主流的神经网络开源架构上面都有实现，我这里不是想实现一个自己的架构，主要是通过分析一个最简单的卷积神经网络实现代码，来达到进一步的加深理解卷积神经网络的目的．具体的怎么使用这里就不用说了，这里都有介绍，我只是分析一下这个代码的实现过程并解析代码，梳理一下神经网络是怎么使用的和构造原理．一般的神经网络主要包含几个步骤：准备滤波器。卷积层：使用滤波器对输入图像执行卷积
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2023-09-26 10:48:27
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体验一下神经网络# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jul 7 15:37:41 2017
@author: bryan
"""
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import sklearn
np.random.seed(0)
X, y = sklearn.da
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2017-07-07 16:46:02
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在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络（完全连接，卷积等）的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：假设你对神经网络已经有一定的了解，这篇文章的目的不是解释为什么构建这些模型，而是要说明如何正确实现。逐层我们这里需要牢记整个框架：1. 将数据输入神经网络2. &n
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2023-11-10 20:26:09
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2024-01-10 15:01:09
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本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作~
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作。目录1 分解代码1.1 循环准备1.2 神经网络构建1.3 数据处理1.4 模型训练参数配置1.5 神经网络实现1.6 精度衡量1.7 保存模型2 完整代码 在之前的文章MATLAB实现随机森林（RF）回
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2023-07-21 10:37:03
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关于神经网络epoch和batch的理解理解粗浅，仅为个人想法，提前感谢指正。epoch一个epoch代表全部数据进入网络一次，这个时候，整个网络结构只对这批数据全部走完一次，损失函数的下降还不够，因此需要多次epoch。需要多少个epoch才能使得网络训练到较为合理的地步，暂时没有定论，具体问题具体分析。batchbatch指的是将一个epoch(所有数据)分割成几份，每份的大小为batch s
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2023-09-08 15:01:27
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