分为四部分：1.准备数据集 2. 设计模型 3. 构建损失函数和优化器，4. 训练 5. 测试验证from pathlib import Path
import requests
#加载数据集
DATA_PATH = Path("data")
PATH = DATA_PATH / "mnist"
PATH.mkdir(pa
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2023-08-06 00:34:13
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文章目录前言一、Fashion-MNIST是什么？二、代码实现1.引入库2.读取数据集3.数据预处理4.搭建神经网络5.编译和训练神经网络模型6.神经网络预测总结 前言 每个想要学习深度学习、图像识别的同学，想要用到神经网络，入门的实例必定是MNIST手写数字集，这是所有人都绕不开的，我也是，我之前写了三篇关于MNIST的博文。en…但这个数据集毕竟只有手写数字，有时候并不是能够满足我们开发
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2023-11-27 09:28:54
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《Python神经网络编程》 实践笔记，按照原书中 Chapter2 尝试复现了一个简单的识别手写数字的神经网络神经网络代码框架class neuralNetwork:
def __init__():
pass
def train():
pass
def query():
pass我们先填写简单的初始化部分： 我
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2023-08-31 08:41:00
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本文主要介绍近年来图神经网络方向使用最多的三个数据集的详细内容：Cora、Citeseer、PubMed。ItemsCoraCiteseerPubMed#Nodes2708332719717#Edges5429473244338#Features14333703500#Classes763一. Cora数据集Cora数据集由机器学习论文组成，论文被分为以下七类：Case BasedGenetic
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2023-09-15 18:39:55
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1.构建前馈神经网络训练MNIST环境：pycharm + win10 + conda3 + python3.6首先创建一个神经网络类NeuralNetwork：import numpy as np
#定义一个神经网络类
class NeuralNetwork:
#初始化参数
def __init__(self,layers,alpha=0.1):
self.Wei
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2023-10-10 06:03:37
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目录1. 数据分类1.1数据在平时一般分成两类来训练：1.2 数据的划分常用方法2.神经网络调参2.1 数据扩增2.2数据预处理2.3 控制卷积核和池化的大小2.4 学习率2.5 调整激活函数 1. 数据分类1.1数据在平时一般分成两类来训练：训练集（Train Set）：模型用于训练和调整模型参数验证集（Validation Set）：用来验证模型精度和调整模型超参数一般在比赛中会涉及测试集测
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2023-12-06 18:30:38
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这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型：LeNet 、AlexNet 、VGGNet，首先我们需要了解三大基础数据集：MNIST 数据集、Cifar 数据集和 ImageNet 数据集三大基础数据集MNIST 数据集 MNIST数据集是用作手写体识别的数据集。MNIST 数据集包含 60000 张训练图片，10000 张测试图片。其中每一张图片都是 0
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2024-01-29 08:44:05
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文章目录四、神经网络的学习1.损失函数2.损失函数的意义3.数值微分4.梯度法5.学习算法的实现 四、神经网络的学习这一章通过两层神经网络实现对mnist手写数据集的识别，本文是源于《深度学习入门》的学习笔记 若理解困难，参考上一章笔记：深度学习入门-从朴素感知机到神经网络 本文部分数学公式函数用代码实现了，另一些代码在此：数学公式函数1.损失函数表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标。1.1均方
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2023-10-26 12:19:36
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1、数据集基本概念 训练集：是模型G实际接收到的数据。通常来说，为了使模型能在未知数据上表现得更好（也就是所谓的“泛化能力”更好），通常只会读取数据集的一部分作为训练集。 交叉验证集：是模型G“能看不能用”的数据。具体而言，G使用训练集来训练，并会时不时观察一下它在交叉验证集上的表现来决定是否继续训练，以及是否需要调节它自身的设置。 测试集：是用来评估G的性能的数据，是G“看不到”的数据。具
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2023-08-04 22:12:55
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使用Fashion-MNIST数据集训练神经网络对数据集中的图片进行分类 pytorch: 1.4.0 Fashion-MNIST 是一个替代原始的MNIST手写数字数据集的另一个图像数据集。 它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片(口红
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2023-12-13 07:44:00
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MNIST数据集 MNIST数据集是分类任务中最简单、最常用的数据集。人为的手写了0-9数字的图片，图片大小为28*28*1 MNIST大概有7w张(6w训练集，1w测试集，5000 val集)MNIST数据值都是灰度图，所以图像的通道数只有一个因为MNIST数据集是专门为深度学习来的，所以其数据集格式和我们常见的很不
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2023-10-08 14:26:41
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深层神经网络 前面一章我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器，更多的情况神经网络适合使用在更加复杂的情况，比如图像分类的问题，下面我们用深度学习的入门级数据集 MNIST 手写体分类来说明一下更深层神经网络的优良表现。MNIST 数据集mnist 数据集是一个非常出名的数据集，基本上很多网络都将其作为一
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2023-09-05 18:46:31
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随着人工智能的兴起，机器学习(ML)和深度学习(DL)得到了迅速发展，并应用于计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、推荐等诸多领域。一些研究已经发展出将ML/DL应用于社交网络、社区分类、脑网络分析等网络任务的方法。在这些任务中，数据由图G(V,E)表示，其中V是节点的集合，E是边的集合:节点表示数据点，边表示节点之间的连接。图数据集上的ML/DL是一项新的研究课题，有许多方面需要研究。因此
1 案例说明（图卷积神经网络）CORA数据集里面含有每一篇论文的关键词以及分类信息，同时还有论文间互相引用的信息。搭建AI模型，对数据集中的论文信息进行分析，根据已有论文的分类特征，从而预测出未知分类的论文类别。1.1 使用图卷积神经网络的特点使用图神经网络来实现分类。与深度学习模型的不同之处在于，图神经网通会利用途文本身特征和论文间的关系特征进行处理，仅需要少量样本即可达到很好的效果。1.2 C
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2023-11-08 10:00:59
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一、MNIST数据集简介MNIST数据集是NIST（National Institute of Standards and Technology，美国国家标准与技术研究所）数据集的一个子集，为手写数字数据库，由60000个例子组成的训练集，以及一个由10000个例子组成的测试集。对于想上尝试学习技术和模式识别方法的人来说，这是一个很好的数据库，在预处理和格式化方面花费的精力最少。MNIST 数据集
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2023-11-06 21:57:58
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文章目录1 数据准备2 数据预览3 简单神经网络创建3.1 设计网络结构3.2 损失函数相关设置3.3 向网络传递信息3.4 定义训练函数train4 函数汇总 1 数据准备神经网络中，一个非常经典的案例就是手写数据的识别，本文我们以手写数据识别为例进行讲解。用到的数据是MNIST数据集。MNIST数据集是一个常用的用于计算机视觉的测试数据集，包含了70,000张手写数字的图片，用于训练和测试模
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2023-12-26 22:39:34
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文章目录前言2.1MNIST图像数据集2.2获取MNIST数据集2.3数据预览2.4简单的神经网络2.5可视化训练2.6MNIST数据集类2.7训练分类器2.8查询神经网络2.9简易分类器的性能 前言在上节中，我主要是讲了梯度这么一回事。讲了它是怎么样的一个东西，以及它对以后的工作会产生怎么样的一个影响。我们在日后的工作中怎么样来通过梯度来开展我们目前的工作。2.1MNIST图像数据集MNIST
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2023-11-01 12:42:35
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文章目录【可更换其他算法，`获取资源`请见文章第6节：资源获取】1. 模式识别之数据分类2. 概率神经网络（PNN）3. 基于PNN的数据分类步骤4. 部分代码展示5. 仿真结果展示6. 资源获取说明 1. 模式识别之数据分类模式识别中的数据分类问题是指根据给定的数据样本和其对应的特征，将数据样本分配到预定义的类别中的任务。数据分类是模式识别领域的重要应用之一，旨在通过学习样本之间的模式和特征之
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2024-01-11 16:44:03
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神经网络数据集简介及代码示例
# 引言
神经网络是一种被广泛应用于机器学习和深度学习领域的算法模型。为了训练和评估神经网络模型，我们需要使用各种数据集。神经网络数据集是经过预处理和标注的数据集，用于训练和测试神经网络模型的准确性和性能。本文将介绍什么是神经网络数据集，以及如何使用Python编程语言来处理和使用这些数据集。
# 神经网络数据集
神经网络数据集是由大量输入和对应的输出组成的。
原创
2023-10-28 06:47:24
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一、CNN卷积网络神经介绍1.卷积神经网络结构介绍 如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点： （1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息； （2）其次参数过多效率低下，训练困难； （3）同时大量的参数也很快会导致网络过拟合。 而使用卷积神经网络可以很好地解决上面的三个问题。 与常规神经网络不同，卷积神经网络的各层中的神经元是3维排列的：宽度、高度和深度。其中的宽度和高度是很好理解的，因
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2023-10-16 09:00:48
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