介绍深度学习中，神经网络是最基础的数据结构，本文想自己动手实现一个神经网络，并使用它来对mnist数据集做预测。 本文内容参考了大神塔里克拉希德的著作《Python神经网络编程》，有兴趣的读者可以在网上找到这本书，或联系笔者，笔者免费赠送。神经网络结构神经网络的结构想必大家都很熟悉了，看张图吧，这里除了输入层外，其他层每个节点都有激活函数，比如sigmoid或relu等。 这里，权重很重要，在神经
转载
2023-10-24 06:33:33
77阅读
一：构造三层的神经网络（一）初始化参数使用sigmoid激活函数。x为输入数据，大小（5*3），设定y为输出标签，尺寸为5*1三层结构的神经网络，隐藏层只有中间一层，设定第一层为L0，隐藏层(中间层)为L1,输出层为L定义L0输入层的大小为5X3,输入层与隐藏层的连接为权重参数W0，W0的大小为3X4,隐藏层的大小为5X4（因为这里是一个矩阵运算，5行3列的矩阵乘以3行4列的矩阵得到5行4列的矩阵
1、神经网络ART1模型一、ART1模型概述自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)简称ART，是于1976年由美国Boston大学S.Grossberg提出来的。这一理论的显著特点是，充分利用了生物神经细胞之间自兴奋与侧抑制的动力学原理，让输入模式通过网络双向连接权的识别与比较，最后达到共振来完成对自身的记忆，并以同样的方法实现网络的回想。当提供给网络回想的是一个网络
转载
2023-10-31 21:51:40
100阅读
要开始慢慢谢谢自己的博客，作为一个刚刚开始写博客的萌新，将自己的想法，学习内容总结变成文字进行输出。不管写得怎样，有时间都会坚持写下去。(#^.^#)有什么建议，欢迎指正。开始进入正题，上篇博客写了一个十分简单的三帧间差分法，其实存在很多的缺点的，会出现“空洞”现象，“双影”现象（物体轮廓太粗啦），不能提取区域物体的完整区域，只能提取轮廓，算法十分简单。好像走题了，还没讲我们的“猪脚“——BP神经
第三章 神经网络上一章中我们学习了感知机，感知机的优势是即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性，但是确定合适的、能够符合预期输入与输出的权重，需要人工进行，这是感知机的劣势所在。神经网络的出现解决了感知机的劣势。具体而言，神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习权重参数。3.1神经网络的结构如图3-1所示，最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层，
转载
2023-09-06 18:49:26
180阅读
深度学习之BP神经网络31.原理1.1多层网络输入层多个输入节点分别以不同的权重输入到隐藏层之中，汇合后的数值再通过隐藏层或者输出到输出层，可以有多个不同的激活函数。1.2BP网络模型下图为一个三层的BP神经网络，X为输入层的输入向量，V是输入层输出到隐藏层的权值，Y为隐藏层的输出向量，W为隐藏层输出到输出层的权值，O为最后输出层的输出。 对于输出层，f代表激活函数，netk是隐藏层的输出乘以各自
1，神经网络的概念：我们用一张图来了解一下吧！多层向前神经网络由以下部分组成： 输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers)补充：一般第一层是输入层，最后一层是输出层，其他的的都是中间层，而且我们数层次的时候不算第一层。 2，设计神经网络结构 2.1 使用
本文的目的是学习和掌握BP神经网络的原理及其学习算法。在MATLAB平台上编程构造一个3-3-1型的singmoid人工神经网络，并使用随机反向传播算法和成批反向传播算法来训练这个网络，这里设置不同的初始权值，研究算法的学习曲线和训练误差。有了以上的理论基础，最后将构造并训练一个3-3-4型的神经网络来分类4个等概率的三维数据集合。一、技术论述1.神经网络简述神经网络是一种可以适应复杂模型的非常灵
转载
2023-08-22 12:32:21
249阅读
神经网络是一种模拟人脑的神经网络，期望能够实现类人的人工智能机器学习技术。一、经典神经网络模型这个模型包含三个层次的神经网络，红色是输入层(3个输入单元)，绿色是输出层(2个单元)，紫色是隐藏层（4个单元）神经网络模型知识点：输入层和输出层的节点数一般是固定的，隐藏层可以自由设定神经网络结构图的拓扑与箭头代表预测过程数据的流向，和训练的数据流有一定的区别结构图的关键不是神经元(图中圆圈)，而是连
转载
2023-08-07 21:53:55
1557阅读
目录一、从感知机到神经网络1.1 神经网络的例子1.2 激活函数 二、激活函数2.1 sigmoid函数2.2 ReLU函数三、多维数组的运算3.1 多维数组 3.2 神经网络的内积四、三层神经网络的实现4.1 各层之间的信号传递 4.2 代码实现编辑五、输出层的设计5.1 恒等函数和softmax()函数5.2 输出层神经元数量一、从感知机到神经网络1
输入层到第一层的传递表示第一层到第二层的传递表示第二层到第三层的传递表示全过程传递表示代码 输入层到第一层的传递表示首先看输入层到第一层的第一个神经元的信号传递过程：可以用数学式子表示第一层的第一个神经元的值：如果用矩阵乘法运算，第一层的加权和可以表示成下面形式：考虑激活函数的话，也就是这样一个代码表示形式：其中A1就包含了第一层所有节点的加权值。加权值带入到激活函数里得到的Z1是下一层
深度神经网络前面我们介绍到多层感知机的模型，多层感知机通过增加隐藏层和数据激活的方法，将原来线性不可分的问题得到处理，然后利用了一个简单的神经网络的模型，实现了一个手写数字数据集的分类的问题。但是简单的三层网络对于数据分类的结果似乎并不尽如人意，如前面的三层的神经网络仅仅可以将数据集的分类结果提升到84% 左右。这与现在网络的主流结果是相差甚远的。那么一个非常直观的想法就是，既然增加网络的隐藏层可
1. 神经网络示例用图来表示神经网络的话，如图3-1 所示。我们把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层。中间层有时也称为隐藏层。“隐藏”一词的意思是，隐藏层的神经元（和输入层、输出层不同）肉眼看不见。注意：图 3-1 中的网络一共由 3 层神经元构成，但实质上只有 2 层神经元有权重，因此将其称为“2 层网络”。请注意，有的书也会根据构成网络的层数，把图 3-1 的
着博主的脚步，每天进步一点点型。因此，神经网络可以...
转载
2022-11-14 17:25:51
106阅读
文章目录写在前面卷积网络的结构常见名词池化操作Pool OperationLayer PatternsProblem Analysis迁移学习 Transfer LearningCodeTrick 卷积网络的结构与常规的神经网络不同，ConvNet的神经元是三维排列的。输入层 卷积层 非线性变换层 池化层 全连接层，就是普通的神经网络，输出层，隐含层，输出层常见名词感受野receptive fi
转载
2023-10-27 23:38:46
7阅读
本文记录笔者实现用python的numpy包实现三层神经网络的手法，里面包括了：正向传播的知识，反向传播在编程中的实现，以及为什么隐藏层有不止一个节点的论证。问题的背景是我看了引用2中的内容，在实现只有一个隐藏层的神经网络的时候，他的反向传播的手法是这样的：for iteration in range(number_of_training_iterations):
# 把训
概念人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟生物神经系统的结构和行为，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。ANN通过调整内部神经元与神经元之间的权重关系，从而达到处理信息的目的。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，是一种深度学习模型，它由若干卷积层和池化层组成，尤其在图像处理方面CNN
什么是BP神经网络，BP网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。基本的BP神经网路包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。这里我们具体研究的是简单的三层BP网络。这三层分别是，输入层、隐含层和输出层。如下图，输入层有输入X共n个输入，隐含层的神经元个数由自己来定义，为S1个，输出层即是目标输出共S2个。如上图所示，我们可以得知，输入层到隐含层的加权矩阵为：S1*n，偏置矩阵为S1
转载
2023-08-16 15:57:59
106阅读
# SHAP 神经网络
## 介绍
SHAP（Shapley Additive Explanations）是一种用于解释黑盒模型的方法。在神经网络领域，SHAP 神经网络可以帮助我们理解模型的决策过程，了解每个特征对于预测结果的贡献。
## SHAP 原理
SHAP 基于博弈论中的 Shapley 值概念，将每个特征的贡献度量化为一个数值。Shapley 值是通过计算每个特征被添加到特征集合中
原创
2023-09-21 06:16:58
337阅读
1评论
目录1-随机数生成2-三层网络拟合一个y = sinx3-三层网络拟合多个函数（y = sinx，y =cosx,y = x**2)训练注意事项步长设置代码样例样本设置、标签设置中间层设置方式 1-随机数生成np.random.normal()#正态分布随机数，也叫高斯分布，密度函数是几字形
np.random.uniform()#均匀分布随机数，密度函数是近似一条直线
np.random.ra
