的Θ（1）矩阵的且，或，非：我们可以把这些拿到”同“逻辑运算符（如果X1和X2都是0或1则为1）。 在第一层和第二层之间的过渡，我们将使用一个Θ（1）相结合的和矩阵： 第二和第三层之间的过渡，我们将使用一个Θ（2）矩阵的使用价值或： 让我们写下我们所有的节点的值：我们有了同或算子使用隐藏层节点！下面总结上述算法：
转载
2017-08-09 15:00:00
106阅读
目录一、引言二、代码实战1、Tensor和初始化类2、全连接层3、模型组网4、SGD优化器5、均方差损失函数6、Dataset三、线性回归实战四、实验结果五、总结一、引言深度学习理论相对简单，但是深度学习框架（tensorflow/torch/paddlepaddle）源码却比较复杂，对于初学者来说，将代码和理论相结合理解是一个巨大的问题，本文的目标是使用python的numpy库从零开始实现一个
转载
2024-02-29 17:01:51
46阅读
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
#Numpy是一个科学计算的工具包，这里通过Numpy工具包生成模拟数据集，也可以从已有的文件中导入数据
from numpy.random import RandomState
#定义训练数据batch的大小
batch_size = 8
转载
2023-09-21 06:20:31
41阅读
# **神经网络实战**
神经网络是一种模拟人脑工作方式的计算模型，可以应用于图像分类、语音识别、自然语言处理等众多领域。本文将介绍神经网络的基本概念，并用Python代码实现一个简单的神经网络。
## **神经网络基础**
神经网络由神经元（neuron）构成，每个神经元接收输入信号并通过激活函数进行处理，然后将输出传递给下一层的神经元。神经元之间的连接权重决定了信号的传递强度。
神经网
原创
2023-08-02 10:22:54
18阅读
本章的目的是学会使用神经网络来解决实际问题。3.1 神经网络剖析训练神经网络主要围绕以下几个方面：(1)层，多个层组合成网络。(2)输入数据和相应的目标(3)损失函数，即用于学习的反馈信号(4)优化器，决定学习过程如何进行。这四者的关系如下图所示： 3.1.1 层：深度学习的基础组件层是神经网络的基本数据结构，是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多
转载
2021-01-22 10:21:00
95阅读
前言自从学习CNN以来，已经介绍了两个基于CNN的卷积神经网络了： LeNet是最基础的CNN神经网络，是上个世纪的产物，可以解决一些简单的问题； AlexNet是随着算力提高而升级的CNN神经网络，十年前的产物，可以解决一些复杂的问题，而且效果可以超越当时的机器学习算法。 我们回忆一下AlexNet这个网络，他首先用了两层卷积层+池化层，然后用了三层卷积层+一层池化层，可是为什么要那么去做，所有
转载
2023-10-11 10:04:52
91阅读
深度学习基础上篇（3）神经网络案例实战 第一课:开发环境的配置Anaconda的安装 库的安装Windows下TensorFlow的安装Jupyternotebook 可视化方便，但不能debug 第二课：IDE的使用PyCharmEclipce的下载安装环境配置 第三课：一个简单的神经网
转载
2023-05-30 17:12:07
564阅读
本次要实现的是一个更复杂的神经网络，虽然模型看起来很复杂，但是我们为了减少代码冗余，和提高代码的复用性，所以我们可以将结构相同的神经网络定义成一个类，提高代码的复用性，使代码更加简洁。我们要实现的神经网络结果图，如下图所示： 如果理解了上面的图片，那现在写代码就很简单了，我这里先对实现Inception Modele的模型类进行说明。首先，因为我们后面需要将4个分路上的通道数连接，因此不
转载
2024-02-19 11:08:52
649阅读
使用手写数字的MNIST数据集如上图所示，该数据集包含60,000个用于训练的样本和10,000个用于测试的样本，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到255。整个案例的实现流程是：数据加载数据处理模型构建模型训练模型测试模型保存首先要导入所需的工具包：# 导入相应的工具包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcPa
转载
2023-06-04 19:37:10
151阅读
人大脑识别图片过程人的大脑在识别图片的过程中，会由不同的皮质层处理不同方面的数据，比如：颜色、形状、光暗等，然后将不同皮质层的处理结果进行合并映射操作，得出最终的结果值，第一部分实质上是一个局部的观察结果，第二部分才是一个整体的结果合并人大脑识别图片过程-CONV Layer基于人脑的图片识别过程，我们可以认为图像的空间联系也是局部的像素联系比较紧密，而较远的像素相关性比较弱，所以每个神经元没有必
转载
2023-10-10 10:12:33
107阅读
文章目录图神经网络1 游走类模型1.1 DeepWalk随机游走DeepWalk计算节点向量的方式：1.2 Node2VECnode2vec改进后的随机游走方式：1.3 LINE2 消息传递类模型2.1 GCN2.2 GAT2.3 GraphSageGraphSAGE 的采样方法：GraphSAGE 的聚合函数：Mean aggregatorLSTM aggregatorPooling aggr
转载
2023-08-28 13:34:49
119阅读
1 超大图上的节点表征学习1.1 简述在十分庞大（节点数极多）的图上，图神经网络训练所需要的计算资源相当多，会极大地消耗计算机内存及显卡显存，这对使用者的设备带来过大的要求。图神经网络已经成功地应用于许多节点或边的预测任务，然而，在超大图上进行图神经网络的训练仍然具有挑战。普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，要么面临着随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长的问题，要么面临着保存整个图的信息
转载
2023-10-05 15:06:58
269阅读
1 图节点表征学习即学习图中节点上的特征。在节点预测任务中，我们拥有一个图，图上有很多节点，部分节点的预测标签已知，部分节点的预测标签未知。我们的任务是根据节点的属性(可以是类别型、也可以是数值型)、边的信息、边的属性（如果有的话）、已知的节点预测标签，对未知标签的节点做预测。我们要预测一个电视剧里预测谁是凶手 可以把人物作为孤立的一个个案例，来训练分类器进行预测 也可以在一个人物关系图谱下去预测
转载
2024-04-24 20:18:06
84阅读
BP神经网络结合实际案例"精辟"分享 一、什么是BP神经网络？用简单一句话也可以描述为：二、引入实际案列“空气质量评估训练”讲解1.图中为我的原始数据，选取空气质量中的六种指标，通过训练后可根据指标含量判断出空气质量等级（1-6等级）。2.数据处理 将原始数据分为4个表格，通过图可见：inputtrain为所有指标数据，注意只有指标数据：同理：outputrain为所有指标对应的等级数据：inp
转载
2023-07-21 20:26:12
148阅读
经典神经网络1、LeNet-5针对灰度图像设计的，因此输入的图像只有单通道。eg:输入图像大小为32*32*1，要进行0-9手写体数字的识别。使用6个5*5*1(过滤器的通道数一定要和输入图像的通道数目保持一致），步长为1，padding数为0，则输出的图像大小为28*28*6,然后进行池化操作，f=2,s=2，池化后的图像大小为14*14*6(池化不会改变通道数大小）。然后使用16个大小为5*5
转载
2023-08-07 10:31:46
115阅读
图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现) 文章目录图神经网络学习01：图卷积神经网络GCN实战解决论文分类问题(tensorflow实现)前言1.数据集的介绍2.网络的搭建3.数据的处理1.将标签提取出来并处理为one-hot编码2.输入特征的处理3.聚合特征矩阵Lsym的制作4.模型的初始化以及训练结果的分析5.结束语 前言 关于最近兴起的图神级网
转载
2023-07-21 17:46:35
283阅读
代码源自：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/mnist_siamese.py
该例子是在MNIST数据库上进行的
'''Trains a Siamese MLP on pairs of digits from the MNIST dataset.
It follows Hadsell-et-al.'06 [1] by
转载
2024-05-08 20:26:13
61阅读
在近些年，深度学习领域的卷积神经网络（CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了
翻译
2022-09-07 10:43:11
255阅读
# 卷积神经网络实战教程
## 简介
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像处理和模式识别的深度学习模型。本教程将指导你一步步实现一个卷积神经网络，并通过一个实战项目来加深理解。
## 整体流程
下面是实现卷积神经网络的整体流程。我们将通过表格的形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|-----|
| 1. 数据准备
原创
2023-10-30 12:10:11
20阅读
Python是最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本文以人工神经网络的实战为例，证明需要深入理解算法的原理、优劣势等特点以及应用场景，以能达到应用自如的程度。本文选自《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》
原创
2017-03-23 10:25:42
1048阅读
