人类的大脑很擅长于鉴别和识别物体，我们希望机器也可以做同样的事情。一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如所有的学习算啊，神经网络处理的是数字。因此，如果想要实现处理现实世界中任何包含图像、文字、传感器等的任务，就必须将其转换成数值形式，然后将其输入到一个神经网络。我们可以用神经网络做分类，聚类，生成以及其他相关的任务。神经网络由一层层神经元组
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2023-07-27 19:05:39
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《卷积神经网络的Python实现》笔记2卷积神经网络CNN卷积层卷积运算卷积层的初实现包含步长的卷积层实现批量数据的卷积层矩阵乘法的代码实现池化层全连接层 卷积神经网络CNN下文将实现卷积层，池化层，全连接层的代码。对于卷积层代码将多次重复实现，主要区别在代码优化上。卷积层卷积运算import numpy as np
h = 32 #输入数据的高度
w = 48 #输入数据的宽度
input_
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2023-06-16 19:48:20
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人类的大脑很擅长于鉴别和识别物体，我们希望机器也可以做同样的事情。一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如所有的学习算啊，神经网络处理的是数字。因此，如果想要实现处理现实世界中任何包含图像、文字、传感器等的任务，就必须将其转换成数值形式，然后将其输入到一个神经网络。我们可以用神经网络做分类，聚类，生成以及其他相关的任务。 神经
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2023-08-21 15:07:52
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本文采用一个模拟数据集进行神经网络的训练，相关知识点包括数据预处理、BN层、神经网络模型、梯度反向传播、梯度检查、监测训练过程、超参数随机搜索等，使读者掌握一个完整的机器学习流程。
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2023-05-22 23:47:50
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如何用9行Python代码编写一个简易神经网络学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由
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2023-08-24 16:38:46
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下面介绍一个简单神经网络对MNIST数据集的分类问题，其代码实现主要分为5个步骤：神经网络示例步骤：加载数据集：首先加载MNIST数据集，也就是需要输入到神经网络模型中的输入数据。把数据分为训练集和测试集，在训练数据上进行学习，在测试数据上进行测试。准备数据：将数据进行预处理，使其变换为神经网络要求的形状，并缩放到所有值都在0~1之间，这样才能让神经网络更好训练数据。这里使用to_categori
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2023-06-20 20:09:21
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构建全卷积神经网络的构造模块我们已经掌握得差不多了，下面来看个例子。假设，有一张大小为32×32×3的输入图片，这是一张RGB模式的图片，你想做手写体数字识别。32×32×3的RGB图片中含有某个数字，比如7，你想识别它是从0-9这10个数字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。 我用的这个网络模型和经典网络LeNet-5非常相似，灵感也来源于此。LeNet-5是多年前Yann LeCu
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2023-09-13 18:42:27
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一、搭建基本模块—神经元在说神经网络之前，我们讨论一下神经元（Neurons），它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。下面是两个输入的神经元。 &n
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2023-10-13 13:31:12
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基于Paddle Paddle学习波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。本节将以“波士顿房价”任务为例，向读者介绍使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型的思考过程和操作方法。波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍
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2023-08-02 19:42:16
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newff函数<1>newff函数语法 newff函数参数列表有很多的可选参数，具体可以参考Matlab的帮助文档，这里介绍newff函数的一种简单的形式。语法：net = newff ( A, B, {C} ,‘trainFun’)参数：A：一个n×2的矩阵，第i行元素为输入信号xi的最小值和最大值；B：一个k维行向量，其元素为网络中各层节点数；C：一个k维字符串行向量，每一分量为对
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2023-07-04 15:45:28
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摘要：随着计算机行业和互联网时代的不断发展与进步，图神经网络已经成为人工智能和大数据重要研究领域。图神经网络是对相邻节点间信息的传播和聚合的重要技术，可以有效地将深度学习的理念应用于非欧几里德空间的数据上。简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图技术领域的相关研究历史，分类介绍不同类型的图结构。分析对比不同的图神经网络技术，重点从频域和空间与的信息聚合方式上分类比较不同的图卷积网络算法。阐述
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2023-08-10 16:35:31
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前言沉寂了这么久，原本说发布一个go语言无框架建站教程，结果发现由于这一年没怎么看go语言，go的工程模式貌似有了新的变化，再加上联系了导师，导师让我学习神经网络的知识，所以索性先把go语言建站的日程推后，先行学习神经网络再说。一如既往，我的目标仍然是让你看了之后就能和别人讲。今天，就先看看神经网络的基本概念，对它有一个初步的了解吧。（前几篇可能是理论知识多一点，后面再实操）什么是神经网络？这里不
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2023-11-13 18:20:09
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keras构造神经网络，非常之方便！以后就它了。本文给出了三个例子，都是普通的神经网络例一、离散输出，单标签、多分类例二、图像识别，单标签、多分类。没有用到卷积神经网络（CNN）例三、时序预测，单标签、多分类。（LSTM）说明keras对于神经网络给出的流程图，非常容易理解。 【重点】训练神经网络围绕以下对象: 1. 层，用于合并成网络(或模型) 2. 输入数据和
Invented by John Hopfield at Princeton University in 1980’s. John Hopfield, “Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities,” PNAS, USA, vol. 79, 1982. “As far a
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2024-02-29 14:05:43
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引言这段时间花了不少精力在了解人工神经网络（ANN），对其设计思想和基本算法有了一定的了解，把相关知识整理如下，一方面梳理思路，增强理解，另一方面也希望对想了解ANN的人有点帮助。1 时代大背景首先，我们了解以下人工神经网络的发展历史。1943年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch和逻辑学家Walter Pitts基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型；
1957年，
简单循环神经网络 文章目录简单循环神经网络RNN的结构简单循环网络循环神经网络的通用近似定理pytorch中rnn的使用参数输入输出示例参考 在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，因此前馈神经网络难以处理时序序列这种会依赖于过去一段时间输出的的任务，如视频、文本、语音等。而且前馈神经网络的输入尺寸是固定的，但时序序列是不固定的，此时循环神经网络应运而生。 循环神经网络（Recurrent Neu
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2023-08-25 20:16:58
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BP神经网络基础知识及简单拟合实例BP神经网络结构前向计算误差反向传播梯度下降法输出层参数调节隐含层参数调节BP神经网络拟合实例 BP神经网络结构BP神经网络(Back Propagation)是一种多层神经网络，其误差是反向传播的，因此称为BP神经网络。 BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层三层，通常来说，隐含层的激活函数为 输出层的激活函数为前向计算我们记BP神经网络具有n个输入层神经元，
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2023-10-04 19:22:12
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概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。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网络能学习和存贮大量
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2023-07-19 14:53:14
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目录一、神经网络简介二、实现简单神经网络三、Java自然语言处理示例代码（简易版GPT）四、Java简易版语音识别示例代码五、结论 神经网络是一种模仿人脑神经系统运行方式的计算模型。在计算机科学领域，神经网络被广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别、智能推荐等领域。本文将介绍如何用Java编写一个简易版的神经网络模型。一、神经网络简介神经网络由神经元（neuron）和连接（synapse）构
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2023-09-15 17:22:23
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互联网中到处都是图结构的数据，比如我们熟悉的社交网络，最近流行的知识图谱等等，这些数据中包含着大量的关系信息，这对推荐系统来说是非常有帮助的。 为了能更好地利用这些信息进行推荐，各大巨头可谓尝试了各种办法，比如 DeepWalk、Node2Vec 这些非常实用的 Graph Embedding 方法。但是技术的发展永无止境，最近两年，GNN（Graph Nerual Netwrok，图神经
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2023-10-10 14:03:48
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