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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            1)验证码的基本知识及来由网络安全技术中的验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机器自动化攻击。用来防止机器模拟http行为,直接抓取文本进行导航;或直接提交文本进行登录尝试。在现在带宽较大的今天,在线密码穷举带宽已经不能作为瓶颈了,验证码识别以2M ADSL连接实际测试,20线程大概每秒可以完成30个左右的连接,如果是6位数字密码,在不考虑字典完全穷举的时候也只需要几个小时便可破解,严重的威胁了网            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Andrew Kirillov 著
Conmajia 译
2019 年 1 月 12 日原文发表于 CodeProject(2006 年 11 月 19 日),已获作者本人授权。本文介绍了一个用于神经网络计算的 C# 库,并展示了如何用这个函数库进行问题求解。
  全文约 3700 字,建议阅读时间 8 分钟。原文是 13 年前的旧文章,这篇译文也是我早期学英语的习作。胜在题材选的好,人工智能基础            
                
         
            
            
            
            Deep Belief NetworkDeep Belief Network Learning 2层神经网络的建模能力是非常强大的,但是要求隐节点个数足够多,多到难以接受。如果采用更深层的网络,比如3层网络,即两个hidden层,每层100个节点,则可以和hidden层有10000个节点的2层网络建模能力差不多,类似,4层网络,三个hidden层,每层100个节点,可以和hidden层有10000            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景我们在 如何利用 C# 对神经网络模型进行抽象? 中完成了神经网络的抽象结构:三个接口:激活函数、有监督学习、无监督学习三个抽象类:神经元、网络层、网络拓扑我们在 如何利用 C# 实现神经网络的感知器模型? 中对神经网络的结构进行了扩展,完成了感知器神经网络:实现了三个接口:利用符号函数和阈值函数实现激活函数接口;利用感知器学习规则实现有监督学习接口。覆写了三个抽象类中的抽象方法:用实体类 A            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # C#神经网络算法
## 简介
神经网络是一种模拟人脑神经系统运行方式的机器学习算法。它由神经元和连接神经元的权重组成。通过训练和调整权重,神经网络可以学习和识别模式,进行分类、回归等任务。
在C#中,我们可以使用各种开源库来实现神经网络算法,如Accord.NET、TensorFlow.NET等。本文将以Accord.NET为例,介绍基本的C#神经网络算法,并给出相应的代码示例。
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            神经网络编程步骤 (1)寻找对结果产生影响的各种指标,假设有m个 (2)寻找样本n个,构造矩阵m*n,其对应的标准输出是n*1  (3)将上述m*n与n*1分别带入网络中训练,类似于下列代码中的P与T (4)输入新的数据进行仿真,类似于下列代码中的P2;%traingd   
clear;   
clc;   
P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7];   
T=[-1 -1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们常常忘记,我们站在巨人的肩膀上。机器学习、深度学习和人工智能已经获得了如此大的吸引力,以至于有许多可用的框架。今天,选择我们选择的框架(例如 ML.NET)并完全专注于我们试图解决的问题开始项目真的很容易。但是,有时最好停下来实际考虑我们正在使用的内容以及该东西的实际工作原理。由于我本人是一名转向机器学习的软件开发人员,因此我决定使用面向对象编程和 C# 从头开始构建神经网络。这是因            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            读代码学编程、读代码学理论、读代码学技术、读代码学专业英语样本数据蓝莓草莓(好想吃啊)训练神经网络-四步InitializeData();//初始化训练集和测试集
            InitializeLayers();//初始化神经网络
            RunNetwork(1250, false);//运行神经网络
            TestNetwork(1000);//            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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                  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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            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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            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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            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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            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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            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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            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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            文章总览-手把手教你用C语言搭建一个全连接神经网络框架 文章目录符号对照表数学符号对照表神经网络参数符号对照表算法理论基础激活函数Sigmoidtanhreluleakyrelusoftmax损失函数Mean Square ErrorCross Entropy Loss初始化方法全零初始化随机初始化Xavier初始化凯明初始化 符号对照表数学符号对照表符号含义标量向量矩阵张量向量或者矩阵的转置按元            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            BP神经网络   神经网络基本结构: 人工神经网络由神经元模型构成,这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有单一输出,并且能够与其它神经元连接;存在许多(多重)输出连接方法,每种连接方法对应一个连接权系数。可把 ANN 看成是以处理单元 PE(processing element) 为节点,用加权有向弧(链)相互连接而成的有向图。令来自其它处理单元(神经元)i的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用纯c语言写一个完整的BP神经网络!            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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