python神经网络算法全集2016年(Part One)深度学基础1.1课程介绍机器学介绍上.mp41.1课程介绍机器学介绍下.mp41.2深度学介绍.mp42.1基本概念.mp43.1决策树算法.mp43.2决策树应用.mp44.1最邻近规则分类KNN算法.mp44.2最邻近规则KNN分类应用.mp45.1 支持向量机(SVM)算法(上).html5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.h
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2023-09-18 15:26:13
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一、写在前面这部分内容应该算是近几年发展中最基础的部分了，但是发现自己忘得差不多了，很多细节记得不是很清楚了，故写这篇博客，也希望能够用更简单清晰的思路来把这部分内容说清楚，以此能够帮助更多的朋友，对于理解错误的地方也希望各位能够留下宝贵的意见，觉得不错别忘了点赞鼓励一下。有条件的童鞋可以看看这篇论文，详细的说明了RNN、LSTM、GRU的计算过程，个人认为如果是要走学术方向的朋友值得细读这篇论文
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2023-11-29 17:57:26
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基于Python3 神经网络的实现(下载源码)本次学习是Denny Britz（作者）的Python2神经网络项目修改为基于Python3实现的神经网络（本篇博文代码完整）。重在理解原理和实现方法，部分翻译不够准确，可查看Python2版的原文。
概述如何搭建开发环境安装Python3、安装jupyter notebook以及其他科学栈如numpypip install jypyter noteb
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2024-04-07 22:30:03
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python实现浅层神经网络算法吴恩达第三周课后编程作业首先load一些需要使用的包下面需要load一些测试用的函数，都是课件里自己提供的浅层神经网络实现流程1.先定义sigmoid函数2.再定义initialize函数3.forward propagate4.在forward propagate后计算成本5.back propagate6.updata parameters梳理一下上面的几个流
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2023-09-02 09:40:22
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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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前言本文旨在对于机器语言完全零基础但较有兴趣或对神经网络较浅了解的朋友，通过阐述对神经网络的基础讲解以及Python的基本操作，来利用Python实现简单的神经网络；并以此为基础，在未来方向的几篇文章将以Python为工具，应用几种较为典型的神经网络以及如何对神经网络进行全方位的优化。本文涉及到数列的简单计算、函数以及类的定义、全连结神经网络的运算方式、损失函数、计算图以及随机梯度下降法。Pyth
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2023-08-12 16:48:33
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使用python DyNet包 DyNet包计划用于训练和使用神经网络，尤其适合于动态变化的神经网络结构的应用。这是DyNet C++包的python包装器。 在一个神经网络包中通常有两种运作方式： ∙
∙
静态网络，其构建了一个网络并fed不同的输入/输出。大多数神经网络（Neural Network）包以这种方式工作。
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2023-08-14 15:35:10
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2023-07-10 17:55:44
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多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。误差逆传播（Error BackPropagation）算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是，BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时，常指利用BP算法训练的多层前馈神经网络。
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2023-01-11 11:19:53
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人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
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2023-07-19 12:56:19
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激活函数模块创建1. Python包和模块的创建1.1 Python包（Package）1.2 Python模块（Module）2. 神经网络常用激活函数2.1 阶跃函数step function2.2 sigmoid函数2.3 ReLU函数(Rectified Linear Unit --- 线性整流函数)2.4 SoftMax函数（归一化指数函数）2.5 Tanh双曲正切函数2.6 TSwi
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2023-09-04 14:12:01
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异或问题:import numpy as np
from keras.models import Sequential # Kera的基础模型类
from keras.layers import Dense, Activation # Dense是神经元的全连接层
from keras.optimizers import SGD # 随机梯度下降，Keras中还有一些其他优化器
# Our
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2024-04-02 07:17:30
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元旦前，我们的python老师浅谈了卷积神经网路。我们都知道神经网路有三种:卷积神经网络和全连接神经网络、循环神经网络。那么我们上次已经讲过全连接神经网络了。今天和大家一起讨论卷积神经网路。 Python 我们在中学时代学过生物学都知道人类的神经由:神经元、树突、突触等等。那么计算机中的神经网络就是运用数学和生物的知识把它抽象成数学模型，再由计算机代码来实现。 脑神经 使用的神
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2023-10-03 20:48:32
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算法模型Lstm(循环神经网络)：简介LSTM和RNN相似，它们都是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据，不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。LSTM结构：遗忘门：遗忘门的功能是决定应丢弃或保留哪些信息。来自前一个隐藏状态的信息和当前输入的信息同时传递到 sigmoid 函数中去，输出值介于0和1之间，越接近0意味着越应该丢弃，越接近 1 意味着越应该保留。如图遗忘门：遗忘门图遗忘
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2023-10-24 09:04:21
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参考Python神经网络编程（Tariq Rashid著） Github MNIST 数据集MNIST数据集https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/ 对于一个在上一章节刚刚制作完成的神经网络来说，最需要的就是大量的数据用于对网络进行训练找到合适的权重。上面的网站里搜集了很多手写数字的图像（28乘以28的矩阵一共784个值）。每个值的大小标注了其所对应的
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2023-09-04 10:24:26
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BP神经网络： BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。也就是使用了Back-propagation算法的神经网络。 BP神经网络通过反向传播的误差，在模拟过程中收集系统所产生的误差，并且返回这些误差到输出值，之后用这些误差来调整神经元的权重，这样生成
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2023-06-30 21:40:58
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1：神经网络算法简介2：Backpropagation算法详细介绍3：非线性转化方程举例4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork5：基于NeuralNetwork的XOR实例6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例8：scikit-learn中的手写数字识别实例 一：神经网络算法简介1：背景以人脑神经网络
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2023-06-21 22:00:40
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Hopfield神经网络用python实现讲解？神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网
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2023-08-07 14:26:40
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Matlab神经网络原理中可以用于寻找最优解的算法有哪些？若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法
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2023-08-14 15:07:58
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神经网络算法，其本质其实是一种有向图。从输入层通过节点（神经元）的加权输入到下一层节点，直到输出层。可以参考知乎上的科普版神经网络下面所采用的编程语言是matlab步骤如下所示：1、读取训练数据，并对其进行归一化2、构造期望的输出值3、创建神经网络，并设置训练参数4、基于训练数据对神经网络进行训练5、读取测试数据，并对其进行归一化6、进行仿真7、统计正确的识别率将Iris数据集分为2组，每组各75
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2024-01-07 20:54:24
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