前言这里分两个程序来完成，第一个程序训练并且保存字体识别模型；第二个程序是输入自己的手写数字在纸上的照片并处理然后识别。minist跟tensorflow官网的介绍大同小易，这里只简要介绍。背景神经网络是一种仿生的结果，通过模仿神经元对人类的储存记忆的作用，演化成为利用样本训练模型，并用模型预测新的样本。模型训练和保存minst.py，完整可视化代码可以在这里下载。from __future__
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2023-10-07 16:42:46
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神经网络为什么能够无限逼近任意连续函数？ 下面通过一个分类例子一步一步的引出为什么神经网络能够无限逼近任意函数这个观点，并且给出直观感觉!我们首先有这个需求，需要将下面的数据点进行分类，将三角形与正方形正确的分开，如图所示：其实上图就是一个解决一个异或问题。下面我分别从线性模型，感知机以及神经网络逐步围绕这个例子来引出自己的观点。（以下的讲解都在二元函数下进行，便于可视化，高维空间类比）
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2024-01-02 15:22:11
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卷积神经网络 LeNet-5各层参数详解 一. 理解卷积和子采样 卷积过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map），然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx;子采样过程：邻域四个像素求和变为一个像素，然后通过标量W加权，再增加偏置b，然后通过一个sigmoid激活函数，产生一个缩小四倍的特征映射图Sx+1二. 理解用卷积
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2024-04-08 20:38:32
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一 单个神经元模型
计算公式
公式中：z为输出结果；x为输入；w为权重；b为偏执值。w和b可以理解为两个变量。
模型每次的学习都是为了调整w和b，从而得到一个合适的值，最终由这个值配合运算公式所形成的逻辑就是神经网络的模型。
其实这个模型是根据仿生学得到的。我们看一下大脑细胞里的神经突出，如下图：
1 大脑神经细胞是靠生物电
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2023-08-21 10:18:06
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目 录 第一章 绪论 1 1.1 研究背景 1 1.2 模拟电路故障诊断方法分类 1 1.3 研究现状 3 第二章 神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 4 2.1 神经网络概述 4 2.2 BP神经网络 7 2.3 基于神经网络的模拟电路故障诊断方法 9 2.4 MATLAB神经网络工具箱 10 第三章 仿真实例及诊断网络训练 12 3.1 电路模型 12 3.2 故障设置 12 3.3 BP神经
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2023-11-13 17:30:41
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# 实现SPSS神经网络模拟教程
## 一、流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 建立神经网络模型 |
| 3 | 训练神经网络模型 |
| 4 | 测试神经网络模型 |
| 5 | 评估神经网络模型 |
## 二、具体步骤及代码
### 1. 数据准备
在进行神经网络模拟之前，首先需要准备数据集，包括训练数据和测试数据。
原创
2024-02-18 07:21:40
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ISTOCKPHOTO未来驱动人工智能的一些最佳电路可能是模拟电路，而不是数字电路，世界各地的研究团队正在越来越多地开发支持此类模拟人工智能的新设备。在驱动AI当前爆炸的深层神经网络中，最基本的计算是乘法累加（MAC）运算。深度神经网络由人工神经元层组成，在MAC操作中，每一层的输出乘以它们与下一层连接的强度或“权重”值，然后将这些贡献相加。现代计算机有专门用于MAC操作的数字元件，但从理论上讲，
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2023-12-19 14:27:09
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使用tensorflow模拟神经网络一、安装tensor并且导入如何安装tensor前面介绍过了，导入直接使用import tensorflow as tf二、准备数据集这里就自己生成一批数据，并且把数据用一个圆分开，圆内代表一类，圆外代表一类。D = 2 # 输入X的维度，也就是x有几类特征
K = 300 # 生成点的个数
C = 2 # 输出Y有几类
# 准备数据集
X = (np.ran
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2023-08-31 21:04:12
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来源：图灵人工智能作者：Piotr Skalski编辑：python数据科学原标题：Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks翻 译： 通夜（中山大学）、had_in（电子科技大学）本篇分享一篇关于CNN数学原理的解析，会让你加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议，这篇文章将包括相当复杂的数学方程，如果你不习
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2023-10-07 18:08:56
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一、神经网络单层感知器、线性神经网络、BP神经网络、径向基神经网络自组织竞争神经网络、反馈神经网络、随机神经网络小脑神经网络CMAC、脉冲耦合神经网络PCNN BP是二代的训练算法，不是特定网络，这是深度学习的基础。PCNN也是二十多年的老技术了，而且是NN界的非主流，这种非主流还有很多。
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2023-12-12 19:20:28
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卷积神经网络通俗理解。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invar
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2023-12-29 19:14:43
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前言人工智能是什么呢？是让机器具备人的思维和意识 的一门技术。比如：让机器在生活中识别出那只是小狗，那只是小猫；或者让机器预测一下股市的情况，看看哪些股票有较大概率会升；平常我们使用支付宝进行人脸识别付款，手机通过摄像头获取脸部的图像信息，经过神经网络模型识别出我们。我们平常说的神经网络训练模型，其中的神经网络是人工模拟出来的，模仿人体大脑中的神经元连接关系，实现感性思维。 大脑我们的大
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2023-08-06 12:07:16
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一、整个实验完成后的界面如下：二、浏览数据内容如下图所示：三、观察各个变量的数据分布特征如下图所示：四、根据已有数据设置Na含量为X轴，K含量为Y轴，制作散点图如下图： 五、病人唾液中钠、钾的浓度情况的直方图如下图所示：：六、不同药物特征病人的药物选择的绝对值网状图如下所示：七、窗口的“可见”或“不可见”，窗口的放大或缩小：八，数据流文件的扩展名.str；在“输出Output”卡中的“数
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2023-10-09 00:30:10
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BP神经网络的综述1.1神经网络的定义神经网络(neural network) 是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元 (neuron) 模型，即上述定义中的简单单元，在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位，如果某神经元
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2023-08-07 11:37:56
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1、卷积公式是指什么？卷积公式是指两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子。表征函数f与经过翻转和平移的g的重叠部分的累积，如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数，卷积还可以被看作是滑动平均的推广。卷积公式特点在卷积神经网络中会用卷积函数表示重叠部分，这个重叠部分的面积就是特征，卷积公式是用来求随机变量和的密度函数pdf的计算公式，卷积公式是一种积分变换的数学方法，在许多方面得到了广泛应用。
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2023-12-17 16:29:03
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# 模拟退火与神经网络
## 引言
模拟退火和神经网络是两种常用于解决优化问题的方法。模拟退火算法以模拟金属退火过程为灵感，通过随机搜索和接受恶化解来逐渐接近最优解。神经网络则是一种模拟人类大脑神经元之间相互连接的计算模型，通过学习和调整权重参数来逼近目标函数的最小值。本文将介绍这两种方法的原理和应用，并给出相应的代码示例。
## 模拟退火
模拟退火算法是一种随机优化算法，常用于解决复杂优化问
原创
2023-11-22 04:01:18
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一、轻量级神经网络降噪——ZegoAIDenoise当下，用户在进行音频通话时常常置身于各种不同的场景中，嘈杂的背景声音以及非稳态噪音往往会对通话产生干扰，其中非稳态噪音是指在时间分布上不连续，并有其形态特征的噪声，是相对稳态噪声而言的，例如，鼠标点击声、键盘声、敲击声、空调声、厨房碗碟碰撞声等都属于非稳态噪音。而基于信号处理的传统音频降噪算法对于平稳噪声有比较好的降噪效果，但是对于非平稳噪声，低
Description问题背景： 人工神经网络（ Artificial Neural Network ）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。对神经网络的研究一直是当今的热门方向，兰兰同 学在自学了一本神经网络的入门书籍后，提出了一个简化模型，他希望你能帮助他用程序检验这个神经网络模型的实用性。问题描述： 在兰兰的模型中，神经网络就是
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2023-08-16 11:24:28
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人工神经网络和人脑相比，目前到底有多强大人工神经网络就像一个黑盒子，用于模拟任意函数。根据一定的训练样本(即所需模拟函数已知的输入和输出关系)神经网络可以改变其内部结构使其模型特性逼近训练样本。即所谓的自学习，自组织和自适应。并且，由于神经网络是采用整体逼近的方式，不会由于个别样本误差而影响整个模型特性，即所谓容错特性。其实用仿生的例子更容易理解，就像一个婴儿，父母不断教他说话，他最终能学习理解父
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2023-10-09 20:31:52
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卷积神经网络在本章节的练习中，我们将对卷积，池化，空间批量归一化等内容进行编码，并比较不同实现方式的执行效率。由于python语言运行效率太过缓慢，我们会在第八章的tensorflow介绍章节再次训练卷积网络，本章我们只需要针对卷积网络的各个模块进行编码练习即可。本章我们将逐步完成：卷积前向传播编码练习卷积反向传播编码练习最大池化前向传播编码练习最大池化反向传播编码练习组合完整卷积层编码练习空间批
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2023-12-09 12:33:21
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