Python快速构建神经网络一、前言机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢？说到神经网络很容易让人们联想到生物学中的神经网络，而且很多时候也会把机器学习的神经网络和生物神经网络联系起来。但是其实人类至今都没有完全理解生物神经网络的运作，更不要谈用计算机实现生物神经网络了。相比之下，机器学习中的神经网络更像是一
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2023-08-25 22:48:01
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大约三天读完，这本书浅显易懂，非常适合入门，只有权重调整值的推导过程看得不是很透彻。基本概念神经网络也是机器学习的一种实现，可以应用在有监督学习和无监督学习，因为中间可以有较多层，所以属于深度学习方法。神经网络的名字很唬人，其实概念挺朴素的，是由含一个输入层一个输出层和若干隐藏层构成的有向无环图（这名字也唬人），看图像一目了然，为啥叫隐藏层呢，就是因为和输入输出没关系，看不见，有点儿神秘。每层的每
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2023-11-27 06:19:29
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网络上深度学习相关博客教程质量参差不齐，很多细节很少有文章提到，所以本着夯实深度学习基础的想法写下此系列博文。本文会从神经网络的概述、不同框架的公式推导和对应的基于numpy的Python代码实现等方面进行干货的讲解。如有不懂之处欢迎在评论留言，本人也初学机器学习与深度学习不久，有不足之处也请欢迎我联系。：）神经网络神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经
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2024-01-15 13:48:00
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神经网络Neural Networks 文章目录神经网络Neural Networksbasic key感知机与多层网络感知机多层网络误差逆传播算法(反向传播算法)隐层神经元个数的确定缓解过拟合早停early stopping正则化regularization全局最小与全局极小局部极小local minimum全局最小global minimum跳出局部极小的策略跳出局部极小的策略：其他常见的神经
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2023-09-20 15:55:42
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神经网络能够解决许多复杂的问题，而其中最典型的两类问题就是回归问题和分类问题。本文就来简单介绍一下究竟什么是回归问题。所谓回归问题，就是一种需要来拟合的问题，例如我们有一个待拟合的散点图，如图7.12所示，我们要解决的问题就是获得一条线来尽可能的穿过最多的点。图7.12 待拟合散点图示例传统方法中，我们可以考虑采用一次函数、二次函数等来拟合这些点，拟合的结果可能如图7.13所示，显然如
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2024-01-20 06:25:02
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上一章，我们介绍了神经网络容易出现的过拟合问题，并学习了最常用的正则化方法，以及其他一些技巧，今天，我们将介绍本章节最后两个问题：权重初始化和超参数的选择权重初始化到目前为止，我们都是用归一化高斯分布来初始化权值，但是，我们很想知道是否有其他初始化方法可以让网络训练得更好。事实上，确实存在比高斯分布更好的方法。不过，我们需要先了解高斯分布的初始化会存在哪些缺陷。假设我们有如下的网络结构，其中包含
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2024-01-03 19:37:54
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深度神经网络前面的章节介绍了反向传播算法和一些常见的改进神经网络的训练效果的方法。前面还只是停留在只有一个隐藏层的神经网络。 如上图所示，这样的一个神经网络就只有输入、输出层和一个隐藏层。在手写字体识别例子中，这样一个简单的神经网络能够达到98%的正确率！可以预料到，如果增加隐藏层的层数，那么神经网络的学习能力将更加强，可以学习到更加抽象的概念。 如上所示为一包含三个隐藏层的神经网络，假如第一层
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2024-01-12 14:14:03
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1. 神经网络基础概念1.1 什么是神经网络神经网络是机器学习中的一种模型，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。1.2 三类神经网络一般来说，神经网络分三类：前馈神经网络、循环网络、对称连接网络。前馈神经网络： 这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输
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2024-01-14 19:50:42
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BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland，"反向传播(backpropagation)"一词的使用出现在1985年后，它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart和J.McCelland所著的Parallel Distributed Processing这本书出版以后。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络
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2023-07-05 21:39:06
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解析卷积神经网络——基础理论篇*南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）在读博士魏秀参开放了一份较系统完整的 CNN 入门材料《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》。这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书，内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。本书的受众为对卷积神经网络和深度学习感兴趣的入门者，以及没有机器学习背景但希望能快速掌握该方面知识并将其应用于实际问题的各行
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2023-11-27 21:45:44
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第5章 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是受生物学上感受野机制的启发而提出的。目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚。这些特性使得卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。和前馈神经网络相比，卷积神经网络的参数更少。卷积神经网络主要应用在图像和
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2023-09-06 16:25:57
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下面我将介绍内嵌物理知识神经网络（PINN）求解微分方程。首先介绍PINN基本方法，并基于Pytorch的PINN求解框架实现求解含时间项的一维burger方程逆问题。内嵌物理知识神经网络（PINN）入门及相关论文深度学习求解微分方程系列一：PINN求解框架（Poisson 1d）深度学习求解微分方程系列二：PINN求解burger方程正问题深度学习求解微分方程系列三：PINN求解burger方程
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2023-08-10 02:26:42
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5.1神经元模型神经网络的研究由来已久，关于其研究历史我将在本篇末进行介绍。关于神经网络的定义，西瓜书采用的是：“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络, 它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应”。我们在机器学习谈论神经网络时通常指的是“神经网络学习”，或者说是机器学习与神经网络这两个学科领域交叉部分。神经元模型即定义中提及的简单单元，是神经网络的基本组成。在
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2023-05-29 13:36:16
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在深度学习中，有一个很重要的概念，就是卷积神经网络（CNN），是入门深度学习需要搞懂的东西。过拟合（Overfitting）：即在当前的样本上表现的非常好，但在测试的数据集上表现就非常糟糕。1 卷积网络 也叫卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）,
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2023-08-26 17:00:19
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一.卷积1.二维卷积在信号处理中，二维卷积的定义如下：
为给定图像，
为滤波器。
2.互相关机器学习中，卷积其实是不翻转的二维卷积，定义为下：
被称作卷积核。
3.卷积神经网络中的卷积卷积神经网络中，定义图像
和卷积核
的卷积过程如下：
二.卷积神经网络
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2023-08-10 16:37:01
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前些日子，怀着对神经网络的无限向往，买了《Python神经网络编程》（为什么买它，决策过程已经忘了0.0），经过几天‘刻苦‘的钻研（主要是python库，numpy和scipy的一系列方法，各种百度），在彻底了解了神经网络的基本原理后，感觉基础的神经网络有点鸡肋（神经网络可以有多种，例如卷积神经网路等等），基础的神经网络主要建立在大量数据训练的基础上，从数据集之中提取相关特征保存在矩阵之中（以我目
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2023-09-08 11:19:27
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前向传播的线性函数线性函数。神经网络的层数，3层的神经网络其隐藏层为两层。以三层神经网络为例：h1=x.dot(w1)+b1,h2=h1.dot(w2)+b2，scores=h2.dot(w3)+b3批量归一化批量归一化这一步骤在线性函数和激活函数之间，将h1=x.dot(w1)+b1结果拿去激活函数之前进行批量归一化。相当于每一步前向传播都运用了数据预处理的操作，使得加速收敛。 sam
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2023-07-05 10:52:47
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BP神经网络模块bpMoudle.py
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2023-05-24 11:21:48
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三层神经网络，训练0到9十个数字并测试：1 import numpy
2 import scipy.special
3 # import matplotlib.pyplot
4 import time
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7 class NeuralNetwork:
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9 # 初始化神经网络
10 def __init__(self, inputnod
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2023-08-19 18:10:44
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前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！ 概述：人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题， 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数， 并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过
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2024-03-07 14:21:22
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