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
转载
2023-09-28 17:31:14
60阅读
# 手工编写神经网络代码
## 简介
神经网络是一种模拟人脑神经系统进行信息处理的计算模型。它由多层神经元组成，每层神经元与下一层神经元相连，通过不断调整连接权重来学习输入数据的特征，并进行分类或预测。本文将介绍如何手工编写一个简单的神经网络代码，并通过一个实例来说明其使用。
## 神经网络的基本原理
神经网络的基本原理是模拟人脑的神经元之间的连接和信息传递。一个典型的神经网络由输入层、隐
原创
2023-08-11 13:23:00
112阅读
还是以TensorFlow游乐场作为例子。假如这是一个区分零件是否合格的实践场景，零件还是以 长度 和 质量 为特征。TensorFlow会通过监督学习的方式更合理的设置参数取值，设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络草可以真正的解决分类或者回归问题。 盛景网络训练前
神经网络训练后 使用监督学习的方式试着神经网络参
转载
2023-12-01 13:38:44
30阅读
体验一下神经网络# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jul 7 15:37:41 2017
@author: bryan
"""
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import sklearn
np.random.seed(0)
X, y = sklearn.da
转载
2017-07-07 16:46:02
79阅读
近日，Adam Bouhenguel 在 GitHub 上发布了一种基于 TensorFlow 的新型编程语言 Tensorlang，适用于更快、更强大和更易用的大规模计算网络（如深度神经网络）。本文介绍了 Tensorlang 的优势。
GitHub 地址：https://github.com/tensorlang/tensorlang 我们的目标是为更快、更强大和更易用的大规模计
一、简介因为一些需要，本人目前在看这本书。这本书呢，我个人感觉，写得非常不错，作者很耐心得讲解着很多细节上的知识点。特别是支持向量机部分，真的很感谢。 然后看到了神经网络部分，跟着书本代码开始敲起来，结果，运行不起来，慢慢排查，就发现了一些错误。因为作者的微信被禁止添加，因此遇到一些问题，只能自己一点一点得进行排查。 下面开始简单介绍一下，我从这本书里面学到的一些知识。二、神经网络基础结构构建 注
转载
2023-12-15 12:00:29
36阅读
0.写在翻译之前 本文翻译自博客：i am trask ， 属于本人一边学习神经网络一边翻译的文章。所以不止在翻译层面可能会有错误，在对神经网络的原理层面也难免会有错误。假如您发现哪里有问题，希望能谅解并留言可以让我修改，谢谢。1.概要屁话少说，放码过来：X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[
转载
2023-10-12 10:18:56
88阅读
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AndrewTrask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？人脑由几千亿由突
转载
2023-07-28 21:22:54
67阅读
深度学习基本概念 一、实验介绍 1.1 实验内容深度学习并没有你想象的那么难，本课程将会一边讲解深度学习中的基本理论，一边通过动手使用python实现一个简单的深度神经网络去验证这些理论，让你从原理上真正入门深度学习。深度学习中的一些最基本的概念，本次实验很重要，理解这些概念是继续深入学习的基础。 1.2 实验知识点如何让机器“学习”神经网络的概念有监督与无监督学习的区别回归与分类的区别损失函数
转载
2023-08-29 10:11:31
19阅读
1 import numpy as np
2
3 '''
4 前向传播函数：
5 -x ：包含输入数据的numpy数组，形状为（N,d_1,...,d_k）
6 -w ：形状为（D,M）的一系列权重
7 -b ：偏置，形状为（M，）
8
9 关于参数的解释：
10 在我们这个例子中输入的数据为
11 [[2,1],
12 [-1,1],
13
转载
2023-07-04 19:36:19
149阅读
最近在学习郑泽宇老师的《Tensorflow实战Google深度学习框架》，书中样例代码写的非常简洁、易懂，而且逻辑性很强，在这里进行记录一下。 以下样例代码使用tensorflow框架构建两层全连接神经网络，识别MNIST手写数字数据集。其中用到了一些优化方法：使用滑动平均模型控制权值参数的
转载
2023-12-06 14:52:36
90阅读
CV学习笔记-BP神经网络代码Python实例一. 任务描述给定数据集（txt文件），采用随机梯度下降的方式进行神经网络的学习，完成权重参数的更新，使得输入的数据能够接近输出label。关于BP神经网络的手推和原理见笔者《CV学习笔记-推理和训练》、《CV学习笔记-BP神经网络》txt文件类似下图所示col1col2col3输入1输入2label二. 程序设计1. 神经网络设计类：NeuralNe
转载
2023-09-24 09:53:16
63阅读
前向传播的线性函数线性函数。神经网络的层数，3层的神经网络其隐藏层为两层。以三层神经网络为例：h1=x.dot(w1)+b1,h2=h1.dot(w2)+b2，scores=h2.dot(w3)+b3批量归一化批量归一化这一步骤在线性函数和激活函数之间，将h1=x.dot(w1)+b1结果拿去激活函数之前进行批量归一化。相当于每一步前向传播都运用了数据预处理的操作，使得加速收敛。 sam
转载
2023-07-05 10:52:47
144阅读
记一次自己动手实现一个简单神经网络之前一直调包，最近刷算法题，就突发奇想，想自己试一试实现一个简单的神经网络模型。 从简单的开始，先实现一个二分类模型，使用印第安人糖料病数据集，数据集合源码可直接在github获取：github 记一次自己动手实现一个简单神经网络参数初始化定义激活函数前向传播损失函数实现BP(Backward Propagation)算法训练和测试pytorch对比缺陷与不足 参
转载
2023-11-20 13:36:11
65阅读
主要参考资料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程讲义：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。这个讲义已经有人翻译了（赞一个），可以参见邓侃。另外，博客园里有一个前辈关于讲义中练习的一系列文章，在具体实现时可以参照下：Sparse Autoencoder
转载
2023-10-30 23:08:01
37阅读
# 如何实现Python神经网络代码
## 引言
神经网络是一种机器学习方法，它模拟人脑的神经元之间的连接。在Python中，我们可以使用各种库来实现神经网络。本文将介绍实现Python神经网络代码的步骤和相关代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[数据准备] --> B[构建模型];
B --> C[模型编译];
C --> D
原创
2023-11-15 14:04:24
83阅读
神经网络(也称人工神经网络，ANN)算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，携着“深度学习”之势，神经网络重装归来，重新成为最强大的机器学习算法之一。 人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。其来源于生物，故吴老先先
转载
2023-11-29 12:22:42
120阅读
一个 11 行 Python 代码实现的神经网络概要：直接上代码是最有效的学习方式。这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法。代码如下： X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.rand
转载
2024-04-12 23:27:33
223阅读
神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习技术。本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解
转载
2024-02-06 19:31:26
45阅读
BP神经网络模块bpMoudle.py
转载
2023-05-24 11:21:48
100阅读
