第三章分析写出网络结构前向传播测试集判断 分析写出网络结构class Network:#定义一个神经网络对象
def __init__(self,sizes):#初始参数，sizes是每层的神经元个数
self.sizes=sizes
self.num_layers=len(sizes)
self.biases=[np.random.ran
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2023-09-19 23:08:11
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求一个4，8，1的bp神经网络模型的matlab代码？
代码如下：直接运行就是了。
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2023-07-31 17:31:17
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目录1.概念2. 结构及每层详解3. CNN特征4. 卷积神经网络的流程5.可变形卷积（DCN）6.一些小问题1. 1x1卷积作用 2. 卷积层和池化层有什么区别? 3.怎样才能减少卷积层参数量4.瓶颈结构和沙漏结构5.全连接、局部连接、全卷积与局部卷积1.概念卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN），由纽约大学的 Yann Lecu
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2023-10-13 00:06:48
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1、前馈神经网络前馈神经网络描述的是网络的结构，是指每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层。2、BP神经网络百度百科：BP神经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。BP即Back Peopagation，就是常用的反向传播算法。3、MLPMLP是多层感知机也被称为多层神经网络，是一种前向结构，包括输入层、隐藏层和输出层。至少三层结构（即隐藏层只有一层网络），如图所
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2023-07-09 08:15:44
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深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。从监督学习来讲，其目的在于使得分类错误率尽可能地小。而不论是监督学习还是非监督学习，DBN的本质都是Feature Learning的过程，即如何得到更好的特征表达。作为神经
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2023-11-28 20:35:39
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前言传统的CTR预估模型需要大量的特征工程，耗时耗力；引入DNN之后，依靠神经网络强大的学习能力，可以一定程度上实现自动学习特征组合。但是DNN的缺点在于隐式的学习特征组合带来的不可解释性，以及低效率的学习(并不是所有的特征组合都是有用的)。 最开始FM使用隐向量的内积来建模组合特征；FFM在此基础上引入field的概念，针对不同的field上使用不同隐向量。但是，这两者都是针对低阶的特征组合进行
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2023-07-14 17:28:04
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求《深度卷积网络：原理与实践全彩版》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~《深度卷积网络：原理与实践全彩版》简介：深度卷积网络（DCNN）是目前十分流行的深度神经网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用。卷积神经网络通俗理解卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedfor
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2023-09-18 16:15:43
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思路大部分是感性理解，不保证完全正确。不能算是神仙题，但我还是不会qwq这题显然就是求：把每一棵树分成若干条链，然后把链拼成一个环，使得相邻的链不来自同一棵树，的方案数。（我才不告诉你们我这一行都没推出来呢）可以发现后面那步只和每棵树被分成了几段有关，所以第一步可以先求出每棵树分成几段的方案数。具体方法：设\(dp_{x,i,0/1/2}\)表示\(x\)子树被填满，共用\(i\)条链，\(x\)
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2023-07-18 16:06:38
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深度信念网络（DBN）深度信念网络是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。 原文： DBNs由多个限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann
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2024-01-26 07:37:51
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神经网络一、人工神经网络人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),基本思想是模拟人脑的神经网络进行机器学习人工神经 is 深度学习的基础简称为神经网络或神经计算1. 神经网络结构是一种仿生的方法，科研适应复杂模型的启发式学习技术2. 一个神经元的结构神经元的结构包括植入值（x1,x2,…,xn）,权重（w1,w2,…,wn）以及偏移量b。输出值为$y = f(\s
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2023-08-11 19:50:17
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我对源代码做了大量的注解，希望有助于大家理解#coding:utf-8
#与文章 中的步骤搭配使用
#该模型具有泛用性，即可以添加任意多的隐藏层，但需要修改train部分代码来连接新加入的层和原有的层，使其能够正常地向前和向后传递
import random
import math
# 参数解释：
# "pd_" ：偏导的前缀
# "d_" ：导数的前缀
# "w_ho" ：隐
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2023-07-20 16:23:53
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卷积神经网络在几个主流的神经网络开源架构上面都有实现，我这里不是想实现一个自己的架构，主要是通过分析一个最简单的卷积神经网络实现代码，来达到进一步的加深理解卷积神经网络的目的．具体的怎么使用这里就不用说了，这里都有介绍，我只是分析一下这个代码的实现过程并解析代码，梳理一下神经网络是怎么使用的和构造原理．一般的神经网络主要包含几个步骤：准备滤波器。卷积层：使用滤波器对输入图像执行卷积
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2023-09-26 10:48:27
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BP神经网络（python代码） 神经网络是深度学习的基础。个人理解神经网络就是可以拟合任何一种广义线性模型的结构，本文主要记录python代码的学习笔记。BP神经网络原理（待补充，可以详见《数据挖掘概念与技术》P258页）伪代码：代码中使用的随机梯度下降，伪代码是使用整体数据做梯度下降。
[python]
view plain
 
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2023-06-29 22:28:38
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LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码，并基于heatmap热力图实现对结果的展示。一、GRUGRU的公式如下图所示： 其代码部分：class GRU(torch.nn.Module):
def __init__
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2023-08-06 12:56:42
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参考书籍：《Python神经网络编程》神经网络基本编程采用Sigmod激活函数，建立一个包含一层隐藏层的神经网络通用代码：import numpy
# scipy.special for the sigmoid function expit()
import scipy.special
class neuralNetwork:
# initialise the neural net
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2023-08-21 10:14:58
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0.写在翻译之前 本文翻译自博客：i am trask ， 属于本人一边学习神经网络一边翻译的文章。所以不止在翻译层面可能会有错误，在对神经网络的原理层面也难免会有错误。假如您发现哪里有问题，希望能谅解并留言可以让我修改，谢谢。1.概要屁话少说，放码过来：X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[
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2023-10-12 10:18:56
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目录 1. 人工神经网络简介1.1 基本介绍1.2 在人工神经网络中学习1.3 在经济领域的应用2. 主要架构3. Stata实操：brain命令3.1 基本语法和选项3.2 主要参数说明4. Stata范例4.1 Stata 范例 14.2 Stata 范例 25. 参考资料 1. 人工神经网络简介1.1 基本介绍人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为A
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2023-05-24 13:54:00
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在之前的文章中，介绍了注意力机制，并概述了它的(不那么短的)历史。在这篇文章中，将解释Sequence-to-Sequence (Seq2Seq)架构，它带来了神经机器翻译的重大突破，并推动了Attention的发展。动机-序列问题深度神经网络是在各种任务中对非线性数据进行建模的高效工具。在图像分类、句子分类等多种任务中，深度神经网络已被证明是有效的。然而，传统的架构，如多层感知机，在建模序列，如
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2023-12-13 09:16:09
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前一篇虽然是整理的AFM，但有提到过并行的DeepFM，也自然是还有串行的NFM，本来是想整理这两部分，但是想来它们其实都是利用FM和DNN进行各种各样的组合以提升模型的效果。所以不管是由共享embedding层的左边FM和右边DNN部分组成，而且可以同时学习到高维和低维的特征的DeepFM；还是串行结合的NFM使用部分非线性点乘以提升多阶交互信息的能力等，他们确实是利用了神经网络DNN结合，在一
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2023-11-07 20:47:45
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神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。神经元 对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给
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2023-09-06 20:37:06
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