零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字，2、数据集：需要下载train set和test set两个数据集。数据分析：每一行代表一个手写数字。每行第一列是这个数字的值，从第二列开始代表像素值。3、编程语言pyt
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2023-10-29 21:55:25
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我们现在将学习如何训练神经网络。我们还将学习反向传播算法和Python深度学习中的反向传递。我们必须找到神经网络权重的最佳值以获得所需的输出。为了训练神经网络，我们使用迭代梯度下降法。我们最初从权重的随机初始化开始。在随机初始化之后，我们利用前向传播过程对数据的某个子集进行预测，计算相应的成本函数C，并且将每个权重w更新为与dC / dw成比例的量，即成本函数w.r.t的导数。重量。比例常数称为学
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2023-08-09 15:38:17
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零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。先直观感受下神经网络的训练过程，可以打开如下网址看动态过程。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字2、数据集：https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/需要下载tra
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2023-07-20 20:22:12
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神经网络的参数主要有两大块，一是各神经元之间连接的权重参数，而是表示各功能神经元阈值的偏置参数。通过对损失函数使用梯度下降法，可以找到最优的权重和偏置参数，使得损失函数达到极小。神经网络原理介绍（以二层神经网络为例）如上图所示，一个简单二层神经网络包含输入层、隐层和输出层。输入的数据乘以第一层权重参数矩阵后，到达隐层，经隐层的激活函数作用后，乘以第二层权重参数矩阵后到达输出层，经输出层的激活函数处
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2023-08-09 17:40:40
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一、神经网络剖析1. 训练神经网络主要围绕以下四个方面：（1） 层，多个层组合成网络（或模型）。（2）输入数据和相应的目标。（3）损失函数，即用于学习的反馈信号。（4）优化器，决定学习过程如何进行。2. 层：神经网络的基本数据结构是层。层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。3. 模型（层构成的网络）：（1
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2023-07-06 23:52:52
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一、人工神经网络什么是神经元？ 图中可以看出一个完整的神经元主要由三部分组成：输入层->隐藏层->输出层， 输入层与隐藏层之间多种关系通过W(权重)来区别 隐藏层对于输入值和权重进行分析，最终输出判断结果实际生活中神经网络是由多个神经元组成，视图如下：激活函数（而在A-NN中的具体操作是这样的，我们做输入（X）和它们对应的权重（W）的乘积之和，并将激活函数f（x）应用于其获取该层的输出
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2023-08-26 18:29:27
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一个 11 行 Python 代码实现的神经网络概要：直接上代码是最有效的学习方式。这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法。代码如下： X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.rand
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2024-04-12 23:27:33
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Python构建神经网络一、 首先构建代码框架1、代码框架2、初始化网络二、权重三、查询网络函数四、训练函数1、简单测试一下2、训练部分五、综合的代码 一、 首先构建代码框架首先来构建一个神经网络的类。大致有三个函数。初始化函数–用来设定输入层、隐含层、输出层的数量训练函数–用来学习给定样本数据，优化权值查询函数–给定输入，从输出的节点获得答案 这个是一个大致的框架，后续可以逐渐添加更多的函数。
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2023-06-16 09:41:35
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文章目录1 神经网络核心组件1.1 层：深度学习的基础组件1.2 模型：层构成的网络1.3 损失函数与优化器：配置学习过程的关键2 Keras简介2.1 Keras、TensorFlow、Theano和CNTK2.2 使用Keras开发3 电影评论分类：二分类问题3.1 IMDB数据集3.2 准备数据3.3 构建网络3.4 方法验证3.5 生成预测结果3.6 小结4 新闻分类：多分类问题4.1 路
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2023-08-15 10:41:18
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1.1 神经网络书籍神经网络设计此书通俗易懂，好书，推荐神经网络模型及其matlab仿真程序设计 周开利（对神经网络工具箱函数及里面神经网络工具箱的神经网络模型络对象及其属性做了详细的论述，后者在神经网络理论与matlab7实现那本书里面是没有的）神经网络理论与matlab7实现（这本书对初学这入门还是挺不错的，看过了，就对matlab神经网络工具箱有教好的了解）神经网络设计（我认为这是一本书，讲
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2024-01-16 20:40:41
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神经网络基础 在机器学习中，线性回归和逻辑回归用来处理相关问题很简单，当我们的数据集如下时： 例如一个房屋有很多的特征时，特征点有多个，算出如上的逻辑回归，此时函数很复杂，所以这不是一个好办法。于是，我们使用神经网络算法可以来实现这个大量的特征算法：神经元： 它有输入神经，输出神经，简而言之，神经元是一个计算的东西，它通过用户输入，然后输出，传递到其他节点，所以计算过程如下： 神经网络如下： 输入
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2023-11-07 06:32:53
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最近在学习RNN和LSTM，在一大波博客的学习阅览后，自己对lstm也有些理解。LSTM网络是循环神经网络（RNN）中的一种特殊模型，同样具备循环神经网络的递归属性。同时，LSTM是RNN的一种改进模型，拥有独特的记忆和遗忘模式，能够灵活地适应数据的时序特征。更重要的是，LSTM解决了RNN在BPTT训练过程中出现的的梯度消失和梯度爆炸问题，对历史信息的利用程度更高。RNN与LSTM首先是RNN与
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2023-09-25 04:23:17
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转载请见详情 一些非线性的样本数据用线性分类比较难分割，可以考虑用非线性神经网络进行分割。下面从一个具体的实例来实现比较简单的神经网络的思想以及过程。1.首先生成数据集（当然对于有原始数据集的可以直接导入了）import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 100 # 每个类中的样本点
D = 2 # 维度
K = 3 # 类别个数
X
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2023-06-16 21:05:44
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卷积神经网络案例：识别数字Mnist数据集图像输入：图片尺寸越大，全连接（经典神经网络）所需要的计算量越大。 可采用局部连接模式（卷积神经网络）来降低参数数目（局部感受野）。import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.utils import
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2023-09-18 21:35:32
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在本文中将使用python实现之前描述的两层神经网络，并完成所提出的“象限分类”的问题。需要注意的是，虽然标题叫做神经网络15分钟入门，但是到这篇文章，对于没接触过python的同学，15分钟怕是不太够。好在python本身不算太难，如果你有其他语言的基础，结合本文尽量详细的讲解，对于算法层面的理解应该还是可以做到的。如果还是不能理解，建议先入门python再来看本文，毕竟想做深度学习，对语言的掌
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2023-08-25 10:25:16
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本章的目的是学会使用神经网络来解决实际问题。3.1 神经网络剖析训练神经网络主要围绕以下几个方面：(1)层，多个层组合成网络。(2)输入数据和相应的目标(3)损失函数，即用于学习的反馈信号(4)优化器，决定学习过程如何进行。这四者的关系如下图所示： 3.1.1 层：深度学习的基础组件层是神经网络的基本数据结构，是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多
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2021-01-22 10:21:00
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神经网络入门（一） 文章目录神经网络入门（一）1. 神经元2. 网络结构3. 激活函数2.1 激活函数的作用与性质2.2 Sigmoid型函数2.3 Hard-Logistic函数和 Hard-Tanh函数2.4 ReLU函数2.5 常见的激活函数及其导数4. 前馈神经网络4.1 前馈神经网络简介4.2 参数学习5. 反向传播算法5.1 链式法则5.2 计算各项5.3 算法步骤5.4 优化问题6.
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2023-08-10 14:30:42
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2023-11-06 14:17:20
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神经网络入门主要从例子入手，实现向量数据的分类和回归问题。一、神经网络的剖析 神经网络的四个方面：&
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2024-04-08 22:24:05
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1.1人工智能1.1.1人工智能1、人工智能：是指让机器获得像人类一样的智能机制的技术。 2、解决抽像的概念无法用具体的代码实现，比如人类对图片的识别，对语言的理解过程，无法通过既定规则模拟。为了解决这类问题，一门通过让机器自动从数据中学习规则的研究学科诞生了，称为机器学习。 3、机器学习：通过让机器自动从数据中学习规则。 4、神经网络：在机器学习中，有一门通过神经网络来学习复杂、抽象逻辑的方向，
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2024-01-06 08:59:49
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