零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字，2、数据集：需要下载train set和test set两个数据集。数据分析：每一行代表一个手写数字。每行第一列是这个数字的值，从第二列开始代表像素值。3、编程语言pyt
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2023-10-29 21:55:25
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关键字：python、pybrain、神经网络时间：2016年12月前言pybrain，一个基于python的神经网络库。代码# -*- coding: utf-8 -*-
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybra
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2023-07-02 14:28:57
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神经网络的参数主要有两大块，一是各神经元之间连接的权重参数，而是表示各功能神经元阈值的偏置参数。通过对损失函数使用梯度下降法，可以找到最优的权重和偏置参数，使得损失函数达到极小。神经网络原理介绍（以二层神经网络为例）如上图所示，一个简单二层神经网络包含输入层、隐层和输出层。输入的数据乘以第一层权重参数矩阵后，到达隐层，经隐层的激活函数作用后，乘以第二层权重参数矩阵后到达输出层，经输出层的激活函数处
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2023-08-09 17:40:40
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一、神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突、树突、神经核)，在很多神经元基础上构建神经网络模型，每个神经元可看作一个个学习单元。这些神经元采纳一定的特征作为输入，根据自身的模型得到输出。 图1 神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项)图2 单层神经网络示例 神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b
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2023-07-03 16:47:50
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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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一、BP神经网络这里介绍目前常用的BP神经网络，其网络结构及数学模型如下：x为 n 维向量， y 为 n 维向量，隐含层有 q 个神经元。假设 N 有个样本数据，??,??,?=1,2,…?{y(t),x(t),t=1,2,…N}。从输入层到隐含层的权重记为： ???(?=1,2,..,?,?=1,2,…?)W_ki (k=1,2,..,q,i=
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2023-07-06 14:59:24
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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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《python神经网络编程》一书给出了训练集，识别图片中的数字。测试集的链接如下： https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/master/mnist_dataset/mnist_test_10.csv为了方便，这只是一个小的测试集，才10个。 训练集链接：http
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2024-01-24 13:22:57
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导读：神经网络接受输入图像/特征向量，并通过一系列隐藏层转换，然后使用非线性激活函数。每个隐藏层也由一组神经元组成，其中每个神经元都与前一层中的所有神经元完全连接。神经网络的最后一层（即“输出层”）也是全连接的，代表网络的最终输出分类。人工智能常用的十大算法 人工智能数学基础（一） 人工智
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2023-11-27 10:11:23
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图神经网络GNN学习笔记：图的理论1. 图的概述2.图的基本类型2.1 有向图和无向图2.2 非加权图与加权图2.3 连通图与非连通图2.4 二部图2.5 邻居和度2.6 子图和路径2.7 有向图连通性2.8 最短路径和图直径2.9 度中心性2.10 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）2.11 中介中心性（Betweeness Centrality）2.12 接近
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2023-09-05 09:48:35
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BP神经网络相关概念什么是神经网络？ 神经网络是由很多神经元组成的，用个比较粗浅的解释，可能不太全面科学，但对初学者很容易理解： 我们把输入数据，输进去神经网络这些数据的每一个都会被乘个数，即权值w，然后这些东东与阀值b相加后求和得到u上面只是线性变化，为了达到能处理非线性的目的，u做了个变换，变换的规则和传输函数有关 可能还有人问，那么那个阀值是什么呢？简单理解就是让这些数据做了个平移，这就
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2023-09-28 13:31:40
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著名的人工智能软件都有什么？信息化社会，机器逐渐渗透到我们生活每个角落，彻底改变了我们的生活、工作和娱乐方式。从最小的Siri等语音助手，到行为算法、搜索算法，再到自动化汽车飞机驾驶。以上成就虽然已经足以让我们十分惊喜，但是这类人工智能技术仍处在起步阶段。但许多人所称或所理解的的人工智能未必如此，因为许多都是基于预定义的多面输入或用户行为的响应算法。通俗点讲，一个真正的人工智能系统是一个可以自己学
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2023-08-27 10:01:03
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经过一段时间的沉淀，楼主终于写出了一份自己比较满意的代码(其实还有很多瑕疵挑战着楼主的强迫症) 这份实现并非只是一个网络，而更像是神经网络库 大家可以使用它对每一层的封装建立自己的神经网络 代码链接:https://github.com/Wchenguang/ShadowNet 简单的介绍： 1.总体上的架构是，将全连接层，输出层进行封装，同时引入了connector的数据结构，用于连接两层，使用
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2023-09-17 20:26:43
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可解释性是深度学习中最具挑战性的方面之一。理解一个神经网络，它有成千上万的神经元分布在数千个隐藏层中。大多数深层神经网络的互联性和复杂性使其不适合于传统的调试工具。因此，数据科学家通常依赖可视化技术来帮助他们理解神经网络是如何做出决定的，这成为一个持续的挑战。为了推进这一领域的发展，OpenAI刚刚推出了Microscope和Lucid库，使神经网络中的神经元可以进行视化。在需要牺牲其他方面（例如
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2024-01-11 23:58:47
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一、人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network）或类神经网络，是一种模仿生物网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑），的结构和功能的数学模型，用于对函数进行估计和近似。和其他机器学习方法一样，神经网络已经被用于解决各种各样的问题，例如：机器视觉和语音识别，这些问题都是很难被传基于规则的编程所解决的。1
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2023-10-14 15:59:56
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此项目实现方法通过卷积神经网络（LeNet）算法。整个项目分为以下几部分：1.数据导入与分析2.搭建卷积神经网络模型实现3.测试集上验证识别效果4.可视化显示不同卷积层结果1.数据导入与分析本项目用到的交通标图片来源于网站：German Traffic Sign Benchmarks项目中用到的图片压缩包文件下载地址为，需要下载并解压：https://sid.erda.dk/public/arc
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2024-01-29 08:34:04
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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： O
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2023-06-21 22:01:29
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图神经网络（Graph Neural Network）论文：2009 first introduction “The GNN Model” (https://persagen.com/files/misc/scarselli2009graph.pdf)小样本学习 (https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf) (https://arxiv.org/pdf/1803.0
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2024-08-23 21:11:55
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图神经网络(Graph Neural Networks)是一种针对图结构数据(如社交图、网络安全网络或分子表示)设计的机器学习算法。它在过去几年里发展迅速，被用于许多不同的应用程序。在这篇文章中我们将回顾GNN的基础知识，然后使用Pytorch Geometric解决一些常见的主要问题，并讨论一些算法和代码的细节。常见的图神经网络应用GNN可以用来解决各种与图相关的机器学习问题:节点的分类：预测节
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2023-12-21 05:31:26
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介绍： 卷积神经网络：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，卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。卷积神经网络发展快速，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域卷积层 池化层 ReLU层 全连层图片识别过程： 1、特征提取（卷积层）（自动提取） 2、提取主要特征（池化层） 3、特征汇总 4、产生分类器（全连层）进行预测识别传统
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2023-08-07 23:23:17
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