CONTENTS三、神经网络3.1 从感知机到神经网络3.2 Activation function3.3 多维数组的运算3.4 三层神经网络的实现3.5 输出层的设计3.6 手写数字识别 三、神经网络3.1 从感知机到神经网络用图来表示神经网络的话，如下图所示，我们把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层（隐藏层）。在上图的网络中，偏置并没有被画出来。如果要明确地
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2024-02-08 03:35:03
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python实现经典的3层神经网络
前言随着信息技术的快速发展，利用计算机识别手写数字节省了大量的人工识别成本，具有一定的现实意义。通过Python语言构建神经网络，以手写数字识别为研究对象，不仅对神经网络的原理和数学建模做了详细阐述，还用Python语言模拟实现神经网络模型，通过训练神经网络模型输出识别手写数字的准确度以及相关影响因子的分析，实现了对手写数字的识别。一、神经网络是什么？即： 人工
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2023-08-30 10:54:39
264阅读
感知器学习算
原创
2023-02-24 11:09:27
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感知器学习算法步骤如下：1．对权系数w置初值对权系数w＝(W1．W2，…，Wn，Wn+1)的各个分量置一个较小的零随机值，但Wn+1＝—g。并记为Wl(0)，W2(0)，…，Wn(0)，同时有Wn+1(0)＝-θ。这里Wi(t)为t时刻从第i个输入上的权系数，i＝1，2，…，n。Wn+1(t)为t时...
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2014-05-29 10:25:00
323阅读
2评论
推荐一本由美国量⼦物理学家、科学作家 Michael Nielsen编写的非常好的深度学习入门书籍-《Neural Network and Deep Learning》，中文译为《神经网络与深度学习》。这是一本解释人工神经网络和深度学习背后核心思想的免费在线书籍。前⾔《神经⽹络和深度学习》是⼀本免费的在线书。本书会教会你： • 神经⽹络，⼀种美妙的受⽣物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进
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2023-08-28 14:18:22
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MNIST手写数据import torch
from torch import nn
import torchvision.datasets as Data
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1)
EPOCH = 1
BATCH_SIZE =
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2023-10-13 12:22:09
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文章目录一、前言二、什么是神经网络2、1神经网络的结构2、2神经网络的工作流程三、理解激活函数3.1什么是激活函数3.2激活函数的种类3.2.1阶跃函数3.2.2 sigmoid函数3.2.3 ReLU函数四、神经网络的实现4.1符号确认4.2各层信号传递的实现4.3代码实现五、输出层的设计5.1恒等函数5.2 softmax函数 一、前言神经网络和感知机的关系：感知机是神经网络的基础。对于复杂
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2023-08-21 10:30:30
173阅读
卷积运算 密集连接层和卷积层的根本区别：Dense 层从输入特征空间中学到的是全局模式（比如对于 MNIST 数字，全局模式就是涉及所有像素的模式）卷积层学到的是局部模式，对于图像来说，学到的就是在输入图像的二维小窗口中发现的模式。在上面的例子中，这些窗口的大小都是 3×3。 卷积神经网络学到的模式具有平移不变性 卷积神经网络可以学到模式的空间层次结构：第一个卷积层将学习较小的局部模式（比如边缘）
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2023-11-19 12:17:29
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循环神经网络（RNN）是语言模型的一种深度学习解决方案，本节将介绍RNN的基本理论以及它的代码实现。RNNRNN要解决的问题是这样子的：给定当前输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符是什么？循环神经网络引入一个隐藏变量，用表示在时间步的值。的计算基于和，可以认为记录了到当前字符为止的序列信息，利用对序列的下一个字符进行预测。 形式化如下：从0实现RNNone-hot向量化import torc
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2023-10-27 10:39:44
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在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。过拟合具体表现在： 模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高； 但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征，如图1所示。Dropout具体工
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2023-12-02 16:51:22
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分类MLPClassifier参数说明:hidden_layer_sizes : 元组形式,长度n_layers-2,默认(100,),第i元素表示第i个神经元的个数activation: {‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’},默认"relu"‘identity’: f(x) = x‘logistic’:f(x) = 1 / (1 + exp(-x))‘
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2023-09-04 14:40:58
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Revisiting multiple instance neural networks回顾多示例神经网络1、Abstract 近年来，神经网络和多实例学习(MIL)都是人工智能相关研究领域的热门课题。深度神经网络在监督学习问题上取得了巨大的成功，而MIL作为一种典型的弱监督学习方法，在计算机视觉、生物识别、自然语言处理等许多应用中都是有效的。在这篇文章中，我们回顾了多实例神经网络(MINNs)，
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2024-04-02 08:45:37
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神经网络算法原理及编程实现Author:shoupt,Johnson·smith一：神经网络算法概述： ANN（Artificial Neural Network）算法是一种模拟动物神经网络行为特征的算法。这种算法是由大量简单的神经元（或神经节点，计算单元）构成的非线性系统。它在一定程度上模拟了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能，它是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟
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2023-07-28 17:04:11
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1.应用场景卷积神经网络的应用不可谓不广泛，主要有两大类，数据预测和图片处理。数据预测自然不需要多说，图片处理主要包含有图像分类，检测，识别，以及分割方面的应用。图像分类：场景分类，目标分类图像检测：显著性检测，物体检测，语义检测等等图像识别：人脸识别，字符识别，车牌识别，行为识别，步态识别等等图像分割：前景分割，语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全
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2023-09-15 22:01:50
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# 卷积神经网络分类MNIST
之前两期简单介绍了神经网络的基础知识(由于我懒，一张插图都没有上)。
这一期我们来介绍一个简单的实现。基于Pytorch，训练一个简单的卷积神经网络用于分类MNIST数据集。同样ipynb文件到我的群里下载。后边写得比较多了以后考虑整理一下放到Github上。
数据集的导入之前已经介绍过，所以就不重复了。
## 神经网络的搭建
Pytorch中的神经网络搭建都要构造
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2023-07-21 17:50:14
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许久未更，是因为开学之后学习任务太充实了。每天都有做不完的事情，每件事情都又想把它做好。我航中秋国庆假期长达8天，真应了那句话：该放的假一天不少，该补的课一次没有。期间，有多门作业要完成。今天，为大家推送简单神经网络的实现，是我的《人工智能加速器》的作业。实验内容搭建基本的多层神经网络，并在给定测试集上进行精度测试。注1：不使用深度学习框架完成网络搭建。注2：不限制编程语言，推荐使用python进
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2023-11-25 09:20:36
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神经网络的输入只能是数值型：BP神经网络反向的误差传播过程中有求导运算的，必须是连续可导的函数才能进行此运算，所以输入也必须是数值型的数据（向量或者矩阵）。优化问题：梯度下降法；牛顿法；最小二乘法Tensorflow中的数据类型基本都是float32一.Tensorflow的简单使用一个简单的例子：import tensorflow as tf
import numpy as np
# 创建数据
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2023-09-05 19:01:35
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用算法来预测下表的结果：InputOutput0 0 101 1 111 0 110 1 10上表就相当于是训练数据，Output相当于标签(Label)。import numpy as np
def nonlin(x, deriv=False):
if True == deriv:
return x*(1-x)
return 1 / (1 + np.exp(-x
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2023-08-31 21:09:56
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深度神经网络算法，是基于神经网络算法的一种拓展，其层数更深，达到多层，本文以简单神经网络为例，利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数，文章最后，基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序，并对异或运算和0-9字符集进行预测。一、问题引入 利用如下图像结构，通过训练集对其参数进行训练，当有新的测试数据时，通过更新函数，获得正确的预测值，更新函数方程为： Oij
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2023-09-29 19:40:40
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在本篇博文中，我们只使用numpy来搭建一个简单的包含输入层、隐藏层、输出层的神经网络，我们选择sigmoid作为激活函数，选择均方差损失函数，最后使用mnist数据集进行了训练和测试。1、公式推导均方差损失函数：\[loss = J(W,b,x,y)=\frac{1}{2}||a^L-y||^2
\]前向传播过程：\[ z^l = W^la^{l-1}+b^l \\
a^l=\si
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2023-06-29 22:08:26
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