深度学习 文章目录深度学习什么是深度学习深度学习和机器学习的区别神经网络（ANN）什么是神经网络生物神经网络人工神经网络人工神经网络的特点人工神经网络的优势人工神经网络分类感知器单层感知器多层感知器感知器优缺点优点缺点激活函数常见激活函数BP反向传播神经网络梯度下降法构建一个简单的神经网络目标背景创建数据初始化假设输入神经元进行计算输出运行结果完整代码 什么是深度学习深度学习是一个复杂的机器学习算
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2023-09-28 17:31:14
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人工神经元 人工神经网络 神经网络的结构、权重的确定
一、人工神经元上方人工神经元中：输入 * 权重 ——> 相当于 人神经元中 树突的功能各输入 相加 ，再做非线性变化f ——> 相当于胞体的功能将非线性变化的结果输出 ——> 相当于轴突 在非线性函数f固定的情况下，选择不同的权重
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2023-10-13 10:42:52
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本系列会有一下内容：神经网络简单介绍，简单全连接，全连接mnist手写字识别，卷积全连接以及lenet5代码介绍。介绍：人工神经网络是一种比较优越的分类方法，模拟了神经元的信息传递。虽然咋一听觉得人工神经网络或者人工智能，或者深度学习这些字眼很高大上，离我们很遥远，但是入门理解起来还是很容易的，难的是如任何一门知识一般的深入。对于全连接，大体下面这个图就可以概述：y = [x1 x2] * [w1
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2023-11-07 20:12:23
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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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人工神经网络在模块keras中，实现步骤如下：#bp人工神经网络的实现#1、读取数据#2、导入对应模块，keras.models Sequential(建立模型) |keras.layers.core Dense（建立层） Activation#3、Sequential建立模型#4、Dense建立层#5、Activation激活函数#6、compile模型编译#
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2023-06-07 15:33:05
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目录一、数据来源二、使用方式三、代码实现四、完整代码一、数据来源1.数据来源：kaggle2.数据样式通过前7列参数，判断出小麦的种类，小麦种类共有3类（第8列）。本次模型拟合度96.667%（见后续详细代码）。二、使用方式人工神经网络（Artificial Neural Network）&反向传播 (Back Propagation)方法说明：下述为简单阐述，详细说明请查阅相关文档。简单
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2024-01-23 14:38:57
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前言 初学人工智能不久，今天碰上了人工神经网（ANN），开始学的时候很懵，一大堆理论、公式、推导…作为一名小白，还是很痛苦的，不过经过摸索，大概了 解了什么是ANN，公式的推导以及一些其他问题，下面我就总结下自己的理解，一方面作为自己的笔记，日后方便巩固；另一方面，也可以分享给其他有意者。一、什么是神经网
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2023-08-11 19:03:55
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# 如何实现人工神经网络代码
## 1. 流程图
```mermaid
pie
title 实现人工神经网络代码的步骤
"步骤一" : 30
"步骤二" : 20
"步骤三" : 25
"步骤四" : 25
```
## 2. 步骤说明
### 步骤一：导入必要的库和模块
在实现人工神经网络之前，我们首先需要导入一些必要的库和模块。以下是我们常用的
原创
2023-10-12 10:55:16
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一、人工神经网络什么是神经元？ 图中可以看出一个完整的神经元主要由三部分组成：输入层->隐藏层->输出层， 输入层与隐藏层之间多种关系通过W(权重)来区别 隐藏层对于输入值和权重进行分析，最终输出判断结果实际生活中神经网络是由多个神经元组成，视图如下：激活函数（而在A-NN中的具体操作是这样的，我们做输入（X）和它们对应的权重（W）的乘积之和，并将激活函数f（x）应用于其获取该层的输出
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2023-08-26 18:29:27
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fann_cascadetrain_on_data — 在整个数据集上训练，使用一段时间的 Cascade2 训练算法。fann_cascadetrain_on_file — 读取文件并在整个数据集上训练，使用 Cascade2 训练算法训练一段时间。fann_copy — 创建一个 fann 结构体的副本。fann_create_from_file — 从配置文件中构建一个反向传播神经网络。fa
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2023-11-13 13:39:03
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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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后向传播公式：历史沿袭： 人物关系： 感知器（Perceptrons） :参考《统计学习方法》李航著中的第二章感知机是二分类线模型。于1957年由Rosenblatt提出。是神经网络与支持向量机的基础。感知机模型：损失函数：梯度计算：参数更新：收敛性：由第二点我们可以看出，感知机的收敛性速度和学习速率无关，真的很神奇。而且速率小的话，更能够获得复杂度更低
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2023-11-25 10:50:52
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机器学习中有一个重要的算法，那就是人工神经网络算法，听到这个名称相信大家能够想到人体中的神经。其实这种算法和人工神经有一点点相似。当然，这种算法能够解决很多的问题，因此在机器学习中有着很高的地位。下面我们就给大家介绍一下关于人工神经网络算法的知识。1.神经网络的来源我们听到神经网络的时候也时候近一段时间，其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。
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2023-08-24 20:37:33
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“反向传播算法”什么是反向传播？反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。 该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。 这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。举例：这是一个简单的三层神经网络： 每个神经元由两部分组成，第一部分（e）是输入值和权重系数乘积的和
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2024-01-06 09:09:51
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一、基础知识提要： 解释：（1）X指代输入层或隐藏层与对应层之间的权重W与其输入数据做向量和的结果；W指代该层级的权重；下标中h，o指的是hidden层和output层对应的数据（2）第三个公式是权重更新公式，α表示学习率（决定更新的幅度大小），Ek指该层（k层）的方向传播错误，Ok也是表示第k层输出，上标T表示矩阵转置。感兴趣的同学可去查找权重更新公式的推导过程（在书本P72-76（顺
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2023-06-05 22:08:57
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人工神经网络是由大量节点相互连接构成的具有信息响应的网状拓扑结构，可用于模拟人脑神经元的活动过程，它反映了人脑功能的基本特性，包括诸如信息加工、处理和储存等过程。到目前为止，已经发现的人工神经网络特征主要有非线性、并行处理和容错性，并具有联想、自学习、自组织和自适应能力。一、非线性人工神经网络可以很好地处理非线性问题，是因为其内部的组成单元——神经元可以处于激活或抑制两种不同的状态，这种行为在数学
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2023-09-28 08:31:51
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神经网络是许多现代人工智能 (AI) 应用的核心。人工神经网络 (ANN) 是一个松散地基于大脑结构的模型：它由称为神经元的连接元素组成，每个连接都有一个数值权重。卷积神经网络 (CNN) 是一种特殊类型的人工神经网络，可以解决计算机视觉 (CV) 问题，例如图像分类、对象检测和一般识别。CNN 的主要构建块是卷积层。这些层由提取图像中相关特征的小过滤器组成，每一层都根据前一层的输入提取更多抽象特
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2023-11-13 16:31:39
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上期我们说了卷积神经网络的原理，今天来实现他。 与之前我们改进神经网络时一样，新建一个network3.py文件，来写实现的代码。我把原作者基于python 2.7的代码修改成了基于python3.x的，感兴趣的小伙伴可以下下来瞄一瞄。和往期的代码环节一样，我也对代码做一些说明： 1、我们在最新的代码中使用到了一个交Theano的机器学习框架，这个框架可以非常容易的使用随机梯度下降算法和反向传播算
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2023-10-08 08:56:45
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文章目录实验1 基于pytorch和mnist数据集训练神经网络基本要求撰写实验报告BP神经网络的基本原理给出有2个隐含层BP神经网络的pytorch构建代码并说明之调整隐含层的神经元个数，对结果进行比较分析实验记录（train.log中）结果分析调整激活函数（Relu和sigmoid）及其组合，分析实验结果实验记录（AcFunc.log中）结果分析作业数据集的选择网络模型训练模型调试错误运行成
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2023-11-10 13:04:05
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这个发现激发了人们对神经系统的进一步思考。神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代，不断抽象的过程。两个关键字:迭代跟抽象；从原始信号到低级抽象逐渐向高级抽象迭代。高层的特征是底层特征的组合，从底层到高层的特征表示约来越抽象，越来越能表现语义跟意图。小结：任何事物都可以划分为粒度合适的浅层特征（粒度特征），这个浅层特征一般就是我们的第二层输入；小结：结构向特征具有明显的层级概念，从较小粒度划
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2023-11-28 21:55:15
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