这篇文章是我的一个结课小论文，分享出来，希望对各位有所帮助，源码以及解释都有。author：xiao黄缓慢而坚定的生长程序和数据上传到网盘中，程序也可以看附录。 链接：https://pan.baidu.com/s/1cxVOK54Qx1ohhg-hURBtaw提取码：k2yx摘要：对于乳腺肿瘤分类过程中的问题，用LVQ神经网络来实现乳腺肿瘤的分类。LVQ算法是一
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2023-09-06 20:36:27
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习题(推广的LVQ). 设竞争网络的底层为输入源节点，竞争层的神经元y和底层源节点j的连接权值为wyj。对于C类分类问题， 每个竞争神经元属于类别c的概率为P(yÎc)=exp(acy)/(åcexp(acy)), c=1,2,…C.那么输入向量x,它的属于类别c的概率为P(xÎc)= åy P(yÎc)P(y|x), c
原创
2023-06-15 13:53:48
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一、人脸识别介绍 人脸识别技术（FRT）是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。虽然人脸识别的研究已有很长的历史，各种人脸的识别技术也很多，但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响，目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的。人脸朝向识别是一个复杂的模式识别问题，当人脸朝向不同的方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。本文将图片中描述眼睛位置的特征信息通过Sobel边缘算子提取
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2023-08-04 23:27:35
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一、LVQ神经网络LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为完全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（又称为Kohnen神经元）和输出神经元
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2023-11-01 17:16:05
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目录1 代码2 结果1 代码%% LVQ神经网络的分类——乳腺
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2022-08-02 20:44:45
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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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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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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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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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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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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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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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本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作~
本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络（ANN）回归的详细代码与操作。目录1 分解代码1.1 循环准备1.2 神经网络构建1.3 数据处理1.4 模型训练参数配置1.5 神经网络实现1.6 精度衡量1.7 保存模型2 完整代码 在之前的文章MATLAB实现随机森林（RF）回
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2023-07-21 10:37:03
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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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关于神经网络epoch和batch的理解理解粗浅，仅为个人想法，提前感谢指正。epoch一个epoch代表全部数据进入网络一次，这个时候，整个网络结构只对这批数据全部走完一次，损失函数的下降还不够，因此需要多次epoch。需要多少个epoch才能使得网络训练到较为合理的地步，暂时没有定论，具体问题具体分析。batchbatch指的是将一个epoch(所有数据)分割成几份，每份的大小为batch s
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2023-09-08 15:01:27
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Neural Network（双层神经网络）实现一个神经网络该神经网络的要求是： input - fully connected layer - ReLU - fully connected layer - softmax1. 初始化2.计算损失和梯度：（1）前向传播 计算损失函数值值： （2）计算反向传播 计算梯度值：3. 训练过程4. predict过程整体过程1. 创建一个小的试验网络2.
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2023-12-01 20:48:33
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