基于Python3 神经网络的实现(下载源码)本次学习是Denny Britz（作者）的Python2神经网络项目修改为基于Python3实现的神经网络（本篇博文代码完整）。重在理解原理和实现方法，部分翻译不够准确，可查看Python2版的原文。
概述如何搭建开发环境安装Python3、安装jupyter notebook以及其他科学栈如numpypip install jypyter noteb
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2024-04-07 22:30:03
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文章目录参考资料神经网络前向传播1. 输入层->隐含层2. 隐含层->输出层反向传播1. 计算总误差2. 隐藏层与输出层之间的权重更新3. 输入层与隐藏层之间的权重更新4. 梯度下降 参考资料神经网络基础: 反向传播推导与卷积公式神经网络前向传播与反向传播主要基于参考资料的学习整理。神经网络神经网络通俗地可以理解成一个函数近似器，它需要近似一个输入x到输出y的映射函数。我们所要训练的
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2023-10-18 21:54:24
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在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念，本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络，并使用MNIST数据库进行测试。 神经网络的实现，包括以下内容：神经网络权值的初始化正向传播误差评估反向传播更新权值主要是根据反向传播的4个基本方程，利用Python实现神经网络的反向传播。初始化首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork,class NeuralNetwork:
def
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2023-06-16 09:23:02
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前言本文旨在对于机器语言完全零基础但较有兴趣或对神经网络较浅了解的朋友，通过阐述对神经网络的基础讲解以及Python的基本操作，来利用Python实现简单的神经网络；并以此为基础，在未来方向的几篇文章将以Python为工具，应用几种较为典型的神经网络以及如何对神经网络进行全方位的优化。本文涉及到数列的简单计算、函数以及类的定义、全连结神经网络的运算方式、损失函数、计算图以及随机梯度下降法。Pyth
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2023-08-12 16:48:33
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异或问题:import numpy as np
from keras.models import Sequential # Kera的基础模型类
from keras.layers import Dense, Activation # Dense是神经元的全连接层
from keras.optimizers import SGD # 随机梯度下降，Keras中还有一些其他优化器
# Our
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2024-04-02 07:17:30
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元旦前，我们的python老师浅谈了卷积神经网路。我们都知道神经网路有三种:卷积神经网络和全连接神经网络、循环神经网络。那么我们上次已经讲过全连接神经网络了。今天和大家一起讨论卷积神经网路。 Python 我们在中学时代学过生物学都知道人类的神经由:神经元、树突、突触等等。那么计算机中的神经网络就是运用数学和生物的知识把它抽象成数学模型，再由计算机代码来实现。 脑神经 使用的神
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2023-10-03 20:48:32
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使用python DyNet包 DyNet包计划用于训练和使用神经网络，尤其适合于动态变化的神经网络结构的应用。这是DyNet C++包的python包装器。 在一个神经网络包中通常有两种运作方式： ∙
∙
静态网络，其构建了一个网络并fed不同的输入/输出。大多数神经网络（Neural Network）包以这种方式工作。
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2023-08-14 15:35:10
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激活函数模块创建1. Python包和模块的创建1.1 Python包（Package）1.2 Python模块（Module）2. 神经网络常用激活函数2.1 阶跃函数step function2.2 sigmoid函数2.3 ReLU函数(Rectified Linear Unit --- 线性整流函数)2.4 SoftMax函数（归一化指数函数）2.5 Tanh双曲正切函数2.6 TSwi
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2023-09-04 14:12:01
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python实现浅层神经网络算法吴恩达第三周课后编程作业首先load一些需要使用的包下面需要load一些测试用的函数，都是课件里自己提供的浅层神经网络实现流程1.先定义sigmoid函数2.再定义initialize函数3.forward propagate4.在forward propagate后计算成本5.back propagate6.updata parameters梳理一下上面的几个流
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2023-09-02 09:40:22
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如何实现golang神经网络包
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现一个golang神经网络包。下面是整个实现的流程以及每一步需要做的事情。
流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[了解神经网络基本知识] --> B[选择一个适合的神经网络库]
B --> C[定义神经网络的结构]
C --> D[初始化神经网络的权重和偏置]
原创
2023-12-26 07:05:09
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在学习神经网络之前，我认为弄懂逻辑回归是很有必要的(对于逻辑回归比较陌生的可以看看该作者分类那篇文章(●'◡'●))，因为逻辑回归就相当于神经网络的一个“神经元”，而整个神经网络就是由这些“神经元”构成的。我们知道每个"神经元"的作用是完成一个二分类的任务，那么将这些“神经元”链接起来自然而然是为了完成一个多分类的任务，这也就是神经网络的作用了。为了方便后面分享内容的理解
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2023-08-24 15:33:01
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1.神经网络工具箱概述Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果，神经网络工具箱模型包括感知器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络。本文只介绍BP神经网络工具箱。2.BP神经网络工具箱介绍BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值，使得网络输出的均方误差和最小。下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称：（1）ne
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2023-07-06 22:25:20
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前言本例程实现了一个最简的，支持自定义层数和每一层神经元个数的 全连接前馈神经网络。其实，它就是一般教课书里面入门的一种人工神经网络。本例程具有以下自特点：实现了反向传播（BP）算法实现了随机梯度下降（SGD）算法全部神经元使用sigmoid激活函数经过实验，我发现，在没有任何优化的网络结构上（本例的结构）不适合使用类似relu的激活函数，因为它对输入的数据范围不加限制，会造成优化过程中出现 Na
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2023-07-18 15:12:32
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from numpy import exp,array,random,dot
#import random
class NeuralNetwork(object):
def __init__(self):
#指定随机数发生器种子，保证每次获得相同结果的随机数
random.seed(1)
#对含有3输入1输出的单个神经元建模
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2023-05-26 11:06:39
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视频录制于2016年12月一、BP神经网络解决异或问题参考人工神经网络理论、设计及应用 50页二、完整的python代码，用BP网络实现解决异或问题 # coding: utf-8
# Github：https://github.com/Qinbf
# 优酷频道：http://i.youku.com/sdxxqbf
# In[5]:
import numpy as np
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2023-07-08 14:03:53
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博客写作背景----项目中解决的问题最近遇到一个使用stm32单片机多路采集信号的项目，还需要在上位机进行波形的查看，信号算法的处理，初步定为使用labview编写上位机程序进行处理。为啥用labview呢，因为LabVIEW是美国国家仪器公司（NI）的创新软件产品，其全称是实验室虚拟仪器工程平台（Laboratory Virtual Instrument Engineering Wo
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2024-04-26 17:58:08
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一、写在前面这部分内容应该算是近几年发展中最基础的部分了，但是发现自己忘得差不多了，很多细节记得不是很清楚了，故写这篇博客，也希望能够用更简单清晰的思路来把这部分内容说清楚，以此能够帮助更多的朋友，对于理解错误的地方也希望各位能够留下宝贵的意见，觉得不错别忘了点赞鼓励一下。有条件的童鞋可以看看这篇论文，详细的说明了RNN、LSTM、GRU的计算过程，个人认为如果是要走学术方向的朋友值得细读这篇论文
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2023-11-29 17:57:26
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Python实现BP神经网络前言：BP神经网络是理解神经网络原理的基础，代码实现有助于我们快速入门，深入理解。在此把手写BP神经网络发出来和大家一起讨论，也望各位大佬指出不足之处，共同学习。1.作业要求请编写两个通用的三层前向神经网络反向传播算法程序,一个采用批量方式更新权重, 另一个采用单样本方式更新权重。其中,隐含层结点的激励函数采用双曲正切函数,输出 层的激励函数采用 sigmoid 函数。
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2023-06-21 20:58:43
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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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七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
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