CONTENTS三、神经网络3.1 从感知机到神经网络3.2 Activation function3.3 多维数组的运算3.4 三层神经网络的实现3.5 输出层的设计3.6 手写数字识别 三、神经网络3.1 从感知机到神经网络用图来表示神经网络的话，如下图所示，我们把最左边的一列称为输入层，最右边的一列称为输出层，中间的一列称为中间层（隐藏层）。在上图的网络中，偏置并没有被画出来。如果要明确地
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2024-02-08 03:35:03
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什么是神经网络？人类有1000亿个被称为神经元的细胞，它们之间通过轴突连接。连接到某个神经元的轴突中，如果有足够多数量被触发，则这个神经元就会被触发。我们把这个过程称为“思考”。我们可以在电脑上创建一个神经网络模型。不需要模拟分子级别的复杂生物逻辑，只需要模拟高层的逻辑。我们使用一个数学技能，成为矩阵。为了简单，我们只用一个神经元，它有三个输入和一个输出。image我们将训练这个神经元来解决下面的
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2023-12-04 17:50:40
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神经网络的实现与输出 由上一篇的内容可以看出，神经网络可以认为是多层的、每层由平滑激活函数激活的朴素感知机。至此我们可以实现一个三层神经网络的向前传播。向前传播表示从输入到输出方向的传递处理，它表示的是一次完整的映射过程；与之向对应的是向后传播，它表示从输出层到输入层的传递，向后传播是一次完整的过程，这部分内容也是神经网络的精髓，在后续内容中会着重涉及。 现在我们使用Python实现一个三层神经
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2023-10-08 18:53:09
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目录► 前言► 何谓深度学习► 何谓神经网路► 激活函数► 偏移值（Bias）► 卷积神经网路►小结► 前言之前写了一篇“Python深度学习2：Python基础语法介绍”介绍基本语法，看完大概了解一些程式码，而接下来本篇为大家介绍一下深度学习。► 何谓深度学习深度学习是机器学习的分支，以人工神经网路（Artificial Neural Network，ANN）为架构，对资料进行特徵学习的演算法，
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2023-11-09 21:58:35
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本文采用python实现神经网络，并通过实现的神经网络对手写数字进行分类。确定隐藏层节点数的公式：模型的训练和评估： 示例代码：from functools import reduce
import random
import struct
from datetime import datetime
from numpy import *
# 激活函数
def sigmoid(inX):
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2023-07-18 10:15:57
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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。原文英文地址（基于Python2）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
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2017-05-08 16:54:06
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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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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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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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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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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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《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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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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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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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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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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