Art1神经网络是Art家族里最年轻的也是结构和算法方面最简单的成员，网络采用非监督机制的竞争学习方法，能够在不给定目标输出的情况下通过连结两层神经元权值的自适应改变实现对输入模式的自组织学习并形成知识(记忆)，进而支持模式识别和预测等行为。就像上一篇说过的那样，这个小程序纯属熟悉Art网络的学习过程以及编程实现方法，过一阵子就要像Art2正式进攻了。程序内容仅仅是关于实现《神经网络设计》上面一个
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2024-01-17 01:08:41
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人工智能现在还是十分火热。说到人工智能，那就必须提到AlphaGo的事情。这样就可以引出神经网络了。BP神经网络是最简单的也是最早的人工神经网络，这是最基本的网络，以后所有的网络都是以此改进而来。当然学习神经网络要从学习BP的原理学起。正好有个课程报告，让实现BP人工神经网络。大部分同学们都是使用的Python。但是不知道我怎么产生了可怕的想法，非得要使用C语言搞一波。当然一般情况，网上有的话就不
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2023-07-10 22:26:51
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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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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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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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# 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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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
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2023-11-15 10:57:27
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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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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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提出问题 对于二分类问题，使用二元交叉熵损失函数，对于多分类问题，可以用分类交叉熵损失函数，对于回归问题，可以使用均方误差，对于序列问题，可以使用联结主义时序分类损失函数CTC（connectionlist temppral classfication）,但是对于以上指导解决不了的问题时，我们需要开发目标函数。选择创建新的网络结构。大脑的不同之处&nb
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2023-07-04 11:18:36
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C++从零实现神经网络一、Net类的设计与神经网络初始化闲言少叙，直接开始既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可
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2023-10-16 11:08:58
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2024-01-10 15:01:09
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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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# 使用C语言编写线性神经网络的程序
## 简介
在本篇文章中，我将教会你如何使用C语言编写一个线性神经网络的程序。线性神经网络是一种常见的机器学习模型，用于解决分类和回归问题。在开始之前，我们需要了解整个实现过程的流程，并了解每个步骤中需要做什么。
## 流程图
以下是整个实现过程的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化权重和偏差
原创
2023-11-05 09:07:53
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在Build 2013大会上，来自微软研究院的James McCaffrey在一场有趣的演讲中介绍了神经网络。尽管“使用Visual Studio开发神经网络”这个题目表明演讲是针对Visual Studio（VS）的，但实际上它也适用于任何希望更多了解神经网络（NN）的开发者。McCaffrey拥有数学博士学位，而在这场引人入胜的演讲中，他所面对的是拥有计算机科学背景的开发者们。\ McCaf
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2023-07-10 22:27:38
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以下代码实现了只包含一个隐层的BP前馈神经网络。使用方法如下：1.编写配置文件配置文件为TXT文档，内容如下：Layers: 3 Layer1: 2 Layer2: 2 Layer3: 2 Group: 1000 Groupt: 1000 Learningrate: 0.9 Accuracy: 0.95 iterations_outer: 100000 iter_show: 50
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2023-08-25 16:16:54
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这年头机器学习非常的火，神经网络算是机器学习算法中的比较重要的一种。这段时间我也花了些功夫，学了点皮毛，顺便做点学习笔记。介绍人工神经网络的基本理论的教科书很多。我正在看的是蒋宗礼教授写的《人工神经网络导论》，之所以选这本书，主要是这本比较薄，太厚的书实在是啃不动。这本书写的也比较浅显，用来入门正合适。看书的同时也在网上找了找人工神经网络的库代码。感觉 FANN 这个库还不错，就顺道学了学这个库的
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2023-05-22 22:39:42
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# 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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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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