目录前言一、神经元1.1一个简单的例子 1.2编码一个神经元1.3把神经元组装成网络二、前馈 三、训练神经网络四、总结 前言 可能一提到神经网络，许多小伙伴就会感觉头大，不知道看眼前的你又是怎样的感受呢？【神经网络】这个词听起来让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想
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2023-07-29 11:53:27
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本章主要内容1、神经网络与线性模型相比，非线性激活函数是主要的差异。2、使用pytorch的nn模块。3、用神经网络求解线性拟合问题。1.激活函数##一些激活函数
import math
print(math.tanh(-2.2))
print(math.tanh(0.1))
print(math.tanh(2.5))输出：2.pytorch nn模块pytorch提供的所有nn.Moudle的子
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2023-08-18 13:57:27
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人工神经元深度学习的核心是神经网络：一种能够通过简单函数的组合来表示复杂函数的数学实体。 这些复杂函数的基本构件是神经元，其核心就是输入的线性变换（如，将输入乘以一个数字【权重】，加上一个常数【偏置】），然后应用一个固定的非线性函数，即激活函数。激活函数激活函数有2个作用：在模型的内部，它允许输出函数在不同的值上有不同的斜率，这是线性函数无法做到的。通过巧妙地为许多输出设置不同的斜率，神经网络可以
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2023-09-05 14:33:00
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python做BP神经网络，进行数据预测，训练的输入和输出值都存在负数，为什么预测值永远为正数？python如何把大量数据分批读入神经网络Hopfield神经网络用python实现讲解？神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如
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2023-10-23 22:46:56
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为什么要激活函数？原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。拟合效果的好坏取决于数据质量及模型的结构，像逻辑回归、感知机等线性模型的拟合能力是有限的，连xor函数都拟合不了，那神经网络模型结构中提升拟合能力的关键是什么呢？搬出神经网络的万能近似定理可知，“一个前馈神经网络如果具有线性输出层和至少一层具有任何一种‘‘挤压’’
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2023-10-09 14:50:02
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MATLAB神经网络之各函数介绍 绘制三维图形 clear all; [x,y]=meshgrid(-8:0.1:8); z=sinc(x); mesh(x,y,z);效果图如下 set(gcf, color , w );设置图形窗口背景为白色 修改z的赋值 clear all; [x,y]=meshgrid(-10:0.3:10); r=sqrt(x.^2+y.^2)+eps; z=sin(r)
# Python神经网络进行数据拟合
作为一名经验丰富的开发者，我将通过以下步骤教会你如何使用Python神经网络进行数据拟合。在整个过程中，我们将使用Python中的`numpy`和`tensorflow`库来实现。下面是整个过程的流程图。
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[定义模型]
B --> C[训练模型]
C -->
原创
2023-10-03 05:05:12
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回到多元方程的求解方法对于构建一个神经网络来说，需要求出每一个神经元的参数。每一层都有线性变换，加上非线性变换组成。 神经网络的求解变成一个多元方程的求解问题。图：要求解的线性函数变换（单层） y1 = x1w11 + x2w21+ ... + xnwn1 + b1 y2 = x1w12
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2024-01-22 21:18:37
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在Matlab中，使用GPU加速神经网络的训练可以显著提高训练速度。通过利用GPU的并行计算能力，可以加快大规模神经网络的训练过程。下面我们将介绍如何在Matlab中利用GPU加速神经网络的训练。
首先，我们需要确保计算机上安装了支持GPU计算的Matlab工具箱。然后，我们可以通过设置Matlab的`gpuArray`函数将数据移动到GPU上进行计算。接着，我们需要将神经网络模型转移到GPU上
原创
2024-03-06 05:48:14
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1 神经元从本质上讲，神经元不过是输入的线性变换（例如，输入乘以一个数[weight，权重]，再加上一个常数[偏置，bias]），然后再经过一个固定的非线性函数（称为激活函数）。神经元：线性变换后再经过一个非线性函数o = f(wx + b)，其中 x 为输入，w为权重或缩放因子，b为偏置或偏移。f是激活函数，在此处设置为双曲正切（ tanh）函数。通常，x 以及&n
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2023-05-23 10:18:06
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我们知道深度神经网络的本质是输入端数据和输出端数据的一种高维非线性拟合，如何更好的理解它，下面尝试拟合一个正弦函数，本文可以通过简单设置节点数，实现任意隐藏层数的拟合。基于pytorch的深度神经网络实战，无论任务多么复杂，都可以将其拆分成必要的几个模块来进行理解。1)构建数据集，包括输入，对应的标签y2) 构建神经网络模型，一般基于nn.Module继承一个net类，必须的是__init__函数
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2023-09-14 16:37:25
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手写两层神经网络来拟合函数y = x1^2 + x2 + 100 (2)手写两层神经网络来拟合函数y = x1^2 + x2 + 100 (1) 手写代码对曲线进行拟合，并在测试集上取得了不错效果，但存在两个问题：层与层之间没有激活函数，虽然写了两层，实际上只是一层。随便输入两个数x1、x2，网络预测的结果不理想。接下来逐一解答上述两个问题。添加隐藏层在隐藏层后添加sigmoid函数进行激活，达到
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2023-09-21 08:45:36
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引言从理论上讲，感知机和激活函数的组合可以拟合任意函数。本文利用神经网络拟合一个初等函数。语言与外部库使用python语言，涉及的外部库有：keras 简明神经网络框架math 标准数学库numpy 大型数组计算支持matplotlib 绘图工具包拟合目标目标函数为一个自定义初等函数，代码如下：def my_function(x):
def f(x):
if x
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2023-07-28 08:21:52
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已知函数 z=sin(xy)，采用人工神经网络实现该函数的拟合：定义： -π≤x≤π， -π≤y≤π，在 x， y 定义域中等距各取 30 各点，绘制 z=sin(xy)图像；将上述数据集随机拆分成训练样本集（70%）、校验数据集（15%）、测试数据集（ 15%）进行人工神经网络拟合，将拟合结果和原始函数绘制在同一张图中。（1）一张图中首先z=sin(xy)是三维图像，三维图像绘制不能简单的将x与
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2023-06-08 20:13:42
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前言在深度学习中最常见的两个问题便是过拟合和计算过慢。训练时间过长可以通过提高硬件性能和调节参数来改善。那麽过拟合也可以通过方法来改善一、过拟合是什么？ 过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。换句换说，就是模型复杂度高于实际问题，模型在训练集上表现很好，但在测试集上却表现很差。模型对训练集"死记硬背"（记住了不适用于测试集的训练集性质或特点），没有理解数据背后的规律，泛化能力差。 例如下
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2023-09-21 13:22:36
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1、背景多层神经网络的学习能力相当强大，在数据量相当充足的情况下，这种强大自然没有什么问题，但是对于一些问题来说，比如计算机视觉，数据通常是不足的，在这种情况下训练时就容易发生数据过拟合，通俗来讲，过拟合就是训练的模型学习到了数据集自带的特性，而这种特性并不是现实世界中存在的数据所共有的。当这种情况发生时，虽然训练误差较小，但是模型泛化能力不足，因此我们需要用一些方法去防止过拟合的发生，比较常见的
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2024-01-20 02:24:46
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本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络，拟合具有二次函数非线性关系的方程，并通过可视化展现学习到的拟合曲线，同时随机给定输入值，输出预测值，最后给出一些关键的提示。源代码如下： # -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plotda
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2023-09-22 06:36:14
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省流宽的神经网络容易过拟合，深的神经网络更能够泛化。想要读懂这篇文章，你需要知道什么是神经网络的深度：神经网络的层数，更确切地说，隐藏层数什么是神经网络宽度：在一个层上，神经元的数量
深度为2，宽度为6的神经网络
为什么激活函数如sigmoid可以拟合理论上所有的函数： 因为sigmoid、relu等激活函数非线性的特点，将激活层上不同的sigmoid函数相加，能够近似各种复杂的
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2023-09-11 20:49:59
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前言 本篇博客主要以神经网络拟合数据这个简单例子讲起，然后介绍网络的保存与读取，以及快速新建网络的方法。一、神经网络对数据进行拟合import torch
from matplotlib import pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
# 自定义一个Net类，继承于torch.nn.Module类
# 这个神经网络的设计是只有一层隐含层
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2023-08-14 08:35:56
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使用神经网络拟合数据1. 人工神经网络1.1 神经网络和神经元神经网络：一种通过简单函数的组合来表示复杂函数的数学实体。 人工神经网络和生理神经网络似乎都使用模糊相似的数学策略来逼近复杂的函数，因为这类策略非常有效。这些复杂函数的基本构件是神经元。其核心就是给输入做一个线性变换（如乘以一个权重再加上一个常数作为偏置），然后应用一个固定的非线性函数，即激活函数。 比如: w和b就是要学习的参数，wx
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2023-08-30 20:39:32
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