python神经网络编程②-基于MNIST数据集本人通过异步图书《python神经网络编程》这部书来学习，所以此博客内容大概为这本书的概括。这时Python神经网络编程的第二讲，第一讲传送门：python神经网络编程①
基础知识储备：矩阵乘法反向传播误差、权重更新实际如何更新权重1.矩阵乘法 先前我们手工对两层、每一层只有两节点的神经网络进行计算。对人类而言，这样的工作量也是足够大的，但是如
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2023-11-12 15:53:29
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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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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]
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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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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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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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讲解了神经网络概念和实现，附完整代码。
原创
2022-10-19 23:40:56
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大家好 我是毕加锁(锁!)今天教大家用Python实现BP神经网络（附代码）用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？ 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布（见文末链接），今天来讲讲BP神经网络。BP神经网络神经网络model先介绍个三层的神经网络，如下图所示输
原创
2022-12-30 09:49:45
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卷积神经网络原理与实现|附代码01原理卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算
原创
2021-03-23 19:24:08
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在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。一、感知机数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。一般而言，把单个特征表示为xi，其中i是整数。所有特征的集合表示类似地，每个特征的权重表示为 其中 对应于与该权重关联的特征的下标，所有
原创
2021-04-06 14:09:13
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在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。一、感知机数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。一般而言，把单个特征表示为xi，其中i是整数。所有特征的集合表示为，表示一个向量：，类似地，每个特征的权重表示为 其中 对应于与该权重关
原创
2021-02-04 19:31:11
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# MATLAB实现BP神经网络预测
。而图
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2023-07-14 16:46:13
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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．笔者在github上找到了一个十分简单的卷积神经网络python的代码实现：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
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2023-07-20 14:41:54
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上一遍写到了，公式，或者是一下关于BP神经网络的内容的语言描述。下面就要开始，进行深度点的分析。 &
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2023-07-27 12:41:20
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Article作者：David Silver*, Aja Huang*, Chris J. Maddison etc. 文献题目：通过深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏 摘要由于其巨大的搜索空间和评估棋盘位置和移动的难度，围棋一直被视为人工智能经典游戏中最具挑战性的游戏。在这里，我们介绍了一种新的计算机围棋方法，它使用“价值网络”来评估棋盘位置和“策略网络”来选择走法。这些深度神经网络通过人类专家游
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2023-09-20 21:20:42
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一、损失函数(loss) [前向传播的预测值y与已知答案y_的差距]： 1.优化目标：使loss达到最小值。 2.优化方法：均方误差（mse） 交叉熵（ce） 自定义详解：1.均方误差mse：公式：函数：loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y))tf.reduce_mean(x) :表示计算所有元素的平均值。
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2018-09-25 16:51:00
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图神经网络（三）GCN的变体与框架（4）GNN的通用框架3.4 GNN的通用框架3.4.1 MPNN3.4.2 NLNN1.内积2.全连接3.高斯函数3.4.3 GN参考文献 3.4 GNN的通用框架 在介绍完GNN的集中变体后，本节我们来看看GNN的通用框架。所谓通用框架，是对多种变体GNN网络结构的一般化总结，也是GNN变成的通用范式，研究它能够帮助我们更加清晰地横向对比各类GNN模型，同时
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2023-07-24 08:14:28
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