BeautifulSoup4库和 lxml 一样，Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。lxml 只会局部遍历，而Beautiful Soup 是基于HTML DOM(Document Object Model)的，会载入整个文档，解析整个DOM树，因此时间和内存开销都会大很多，所以性能要低于lxml。Beautifu
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2024-08-29 21:19:58
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在这篇博文中，我将详细阐述如何实现一个BP算法（反向传播神经网络）在Python中的实例。BP算法广泛应用于深度学习和神经网络中，能够通过学习和优化，使得模型逐渐逼近真实值。本篇内容将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等重要内容，让我们有条不紊地掌握BP算法的实践方法。
### 环境准备
在开始实现之前，需要确保满足以下的软硬件要求：
- **软件要求**：
1. 反向传播算法介绍误差反向传播(Error Back Propagation)算法，简称BP算法。BP算法由信号正向传播和误差反向传播组成。它的主要思想是由后一级的误差计算前一级的误差，从而极大减少运算量。 设训练数据为\(\{\bm{(x^{(1)},y^{(1)}),\cdots,(x^{(N)}),y^{(N)}}\}\)共\(N\)个，输出为\(n_L\)维，即\(\bm y^{(i)
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2023-07-05 14:36:43
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1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。
表2 国内男子跳高运动员各项素质指标
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2023-07-31 17:53:22
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先向各位小伙伴道歉，文中可能会出现许多错别字，表达不清楚，病句，标点符号使用不当，图片难看且潦草的情况，必须诚恳地向大家表示：凑合看吧，还能咬我咋的... 在之前的文章中，有提到过，所谓的 AI 技术，本质上是一种数据处理处理技术，它的强大来自于两方面：1.互联网的发展带来的海量数据信息 2.计算机深度学习算法的快速发展。 所以说
bp网络训练演示 %bp网络训练演示%初始值P=-1:0.1:1;%目标值T=[0:0.314:6.28];T=sin(T);%%创建两层前向回馈网络net=newcf(minmax(P),[5,1],{tansig,purelin},traingd);% 初始化网络net = initnw(net,1)
原创
2022-08-15 12:55:01
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第四章 前向型神经网络 4.3 BP传播网络1，BP网络的创建函数。 （1）newcf 函数 功能：用来创建级联前向BP网络，调用格式：net=newcf(P,T,[S1,S2……S(N-1)]{TF1,TF2…TFN},BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)P,T为每组输入元素的最大值和最小值组成的R*2维矩阵；Si为第i层的长度，共计NI层；TFi为第i层的传递函数，默认为”tans
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2023-07-06 20:26:28
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在之前的笔记中，我记录过《神经网络的代价函数及反向传播算法》，以及使用BP算法（反向传播算法）的一点细节。这篇笔记想简短地总结记录一下训练并优化神经网络的几个步骤：第零步：之所以写了个第零步，是想记录一下如何搭建神经网络，毕竟要先有网络才能谈后续的训练和优化。关于构建问题之前也有过记录：《神经网络的模型构建》。输入层的单元个数取决于特征个数，也就是 ；输出层的单元个数取决于训
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2023-12-11 21:00:45
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目录1.bp算法介绍1.1 背景1.2 多层前馈神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)1.3 神经网络结构的设计1.4 bp算法过程1.4.1 初始化1.4.2 正向更新神经元值1.4.3 反向更新权重与阈值1.4.4 算法停止1.5 bp算法举例2.bp算法理论推导3.bp算法代码举例 1.bp算法介绍1.1 背景以人脑中的神经网络为启发，用计
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2023-06-30 21:59:15
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# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npdef sigmoid(x):#激活函数 return 1/(1+np.exp(-x))input = np.array([[0.35], [0.9]]) #输入数据w1 = np.array([[0.1, 0.8], [0.4, 0.6]])#第一层权重参数w2 = np.array([0.3, ...
原创
2022-02-13 11:04:40
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# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npdef sigmoid(x):#激活函数 return 1/(1+np.exp(-x))input = np.array([[0.35], [0.9]]) #输入数据w1 = np.array([[0.1, 0.8], [0.4, 0.6]])#第一层权重参数w2 = np.array([0.3, ...
原创
2021-05-07 18:28:18
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前言 算法实现的过程，我感觉就是把数学推导公式翻译成代码的过程，关于详细的算法思想介绍，已经写在了上一篇博客中，需要参考的可以点这一个，这里重点是实现BP算法。 一、代码实现 我不啰嗦了，直接上代码了，因为看了理论之后，很容易就能读懂代码，而且每一行代码我都加了详细的注释。"""
BP算法的简单实现，这里只有三层网络，目的在于说明其执行过程
调试时可以控制输入的迭代次数和学习率，这样可以动态地看执
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2023-07-04 12:56:16
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python预测时间序列 Prophet is an open source time series forecasting algorithm designed by Facebook for ease of use without any expert knowledge in statistics or time series forecasting. Prophet builds a m
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2023-07-05 14:36:19
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人工神经网络的能力大家都是有目共睹的，在机器学习领域可是占据了一定的地位。这点应该毋庸置疑。它可以建模任意复杂的函数。虽然能力大了有时候也不是好事，因为容易过拟合。但能力小了，就没办法建模复杂的函数，也就是给你数据，你也消化不了。关于神经网络的介绍，这里就不说了，发展了那么久，介绍神经网络的书籍或者资料太多了。还记得我们要干嘛吗？我们想要知道训练神经网络的Tricks！众所周知（如果你
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2023-07-05 14:47:05
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为什么要批量训练神经网络谷歌人工智能写作项目：小发猫神经网络中学习率、批处理样本数量、迭代次数有什么意义和影响？学习率是指每次训练过程中（迭代）变量改变（更新）的比率，例如x(t+1)=x(t)-a*delta其中a可以看出学习率，一般在0-1之间，相当于步长，而delta相当于方向AI爱发猫。批处理样本数量，标准的BP是单样本学习的方法，例如图片识别，第一个图是猫，然后输入图像，网络学习一次（变
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2023-10-31 21:49:46
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目录1. newff BP神经网络参数2. train：BP神经网络训练函数3. sim：BP神经网络预测函数 1. newff BP神经网络参数函数功能：构建一个BP神经网络函数形式：net = newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)P：输入参数矩阵。(RxQ1)，其中Q1代表R元的输入向量。其数据意义是矩阵P有Q1列，每一列都是一个样本，而每个样本有R个
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2023-08-15 13:59:24
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mapminmax:归一化函数，将数据归一到指定的区间范围内。newff:创建一个前向的反馈神经网络 train：对网络进行训练和学习sim:对训练好的网络进行仿真和模拟预测 BP神经网络代码 I. 清空环境变量II. 训练集/测试集产生III. 数据归一化IV. BP神经网络创建、训练及仿真测试V. 性能评价VI. 绘图I. 清空环境变量cl
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2023-07-05 20:39:26
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BP神经网络算法：后向传播，使用后向传播算法，学习分类或预测的神经网络
输入：
.D: 由训练元祖和其相关联的目标值组成的数据集
Ｌ：学习率
输出：训练后的神经网络本文简单以回归问题进行学习，故输出层的激励函数设置为f(x)=ximport numpy as np
class BPNetwork(object):
def __init__(self, input_nodes, hidde
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2023-08-31 20:18:14
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# Python实例分割训练代码指南
实例分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，它旨在识别图像中的所有对象，并对每个对象进行分类和定位。作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何使用Python实现实例分割训练感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 实例分割训练流程
首先，让我们通过一个表格来概述实例分割训练的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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2024-07-27 11:05:08
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一、学习知识点概要Task3主要的内容是学习python的函数、类以及对象的相关知识，主要的内容有：函数的定义、参数、返回值以及作用域匿名函数的作用类与对象的关系，对象的魔法方法如何实现继承，内置函数有哪些，魔法方法有哪些迭代器和生成器的概念二、学习内容函数函数文档简单来说，就是该函数的描述。def MyFirstFunction(name):
"函数定义过程中name是形参"
p
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2024-10-06 19:09:04
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