在本文中将使用python实现之前描述的两层神经网络，并完成所提出的“象限分类”的问题。需要注意的是，虽然标题叫做神经网络15分钟入门，但是到这篇文章，对于没接触过python的同学，15分钟怕是不太够。好在python本身不算太难，如果你有其他语言的基础，结合本文尽量详细的讲解，对于算法层面的理解应该还是可以做到的。如果还是不能理解，建议先入门python再来看本文，毕竟想做深度学习，对语言的掌
转载
2023-08-25 10:25:16
92阅读
1.在线版本的NN-SVG 2.在线Latex编辑器 只需要修改init文件的目录即可。看其与相应的letax文件之间的关系。自己参考上述元码所实现的相关网络结构 参考的github源代码： https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet 3.使用viso进行神经网络图片的绘制 &n
转载
2023-05-27 09:36:27
678阅读
一、 NN-SVG（三种模型） 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是一位来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室的人开发的, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。github地址：https://github.com/zfrenchee画图工具体验地址：http://alexlenai
转载
2023-06-08 11:56:00
241阅读
用 Graphviz . 以下代码提供一个例子, 具体使用时做简单修改即可. digraph G { rankdir=LR splines=line nodesep=.05; node [label=""]; subgraph cluster_0 { color=white; node [style
转载
2016-06-06 21:45:00
475阅读
2评论
## PyCharm神经网络图绘制项目方案
### 引言
神经网络图是深度学习中重要的可视化工具之一，可以帮助我们更好地理解和调试神经网络模型。在PyCharm中，我们可以使用第三方库来绘制神经网络图，本文将介绍如何使用PyCharm以及相关库来绘制神经网络图并提供一个项目方案。
### 项目介绍
本项目旨在使用PyCharm和相关库绘制神经网络图，并通过一个示例展示如何绘制常见的神经网络结构
原创
2023-12-12 13:36:45
345阅读
第一个ConvNetDraw： 两颗星**https://cbovar.github.io/ConvNetDraw/ 在线的，不过只能绘制这种简单的图，可以增加卷积层，池化啥的，左边可以选择调节角度，第二个CNN Convoluter：两颗星**https://pwwang.github.io/cnn-convoluter/ 也是一个在线的网址，左边选择hide data 也就是不隐藏数据，在in
转载
2023-10-30 22:54:40
2134阅读
# 根据代码画神经网络图
## 概述
在机器学习和深度学习领域，神经网络是十分重要的模型之一。为了更好地理解和可视化神经网络的结构，我们可以根据代码自动生成神经网络图。本文将介绍如何根据代码画神经网络图，并给出相应的示例代码和注释。
## 流程
```mermaid
flowchart TD
A[定义神经网络结构] --> B[创建神经网络对象]
B --> C[绘制神经网络
原创
2023-10-09 09:19:34
249阅读
LVQ神经网络PPT课件,1,2.7学习向量量化神经网络模型与学习算法,2,2.7.1LVQ神经网络结构,学习向量量化LVQ(LearningVectorQuantization)神经网络，属于前向有监督神经网络类型，在模式识别和优化领域有着广泛的的应用由芬兰学者TeuvoKohonen提出LVQ神经网络由输入层、隐含层和输出层三层组成，输入层与隐含层间为完全连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的
转载
2023-11-09 09:38:30
107阅读
本文介绍基于Python语言，对神经网络模型的结构进行可视化绘图的方法。 最近需要进行神经网络结构模型的可视化绘图工作。查阅多种方法后，看到很多方法都比较麻烦，例如单纯利用graphviz模块，就需要手动用DOT语言进行图片描述，比较花时间；最终，发现利用第三方的ann_visualizer模块，可以实现对已有神经网络的直接可视化，过程较为方便，本文对此加以详细介绍。 此外，如果需要在MATL
转载
2023-07-29 14:41:34
91阅读
一、NN-SVG这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位小哥哥开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。 github地址：https://github.com/zfrenchee画图工具体验地址：http://alexlenail.me/NN-SVG/可以绘制的图包括以节点形式展示的FCNN style，这个特别
转载
2023-10-10 14:29:00
224阅读
Abstract本人能力有限，本篇文章只介绍图神经网络的结构，不涉及具体的训练过程和原理参考（侵权则删）1.简介针对图而言，信息有两大类，一类为节点，一类为边，为了结构分析简洁，我们这里只考虑无向图。图的节点包含了一个节点的状态，我们用x（i）表示节点i的特征信息，用l（i）表示每个节点的状态，用l（i，j）表示节点i和节点j连接的边的状态（如果有边）。节点的特征x，我们可以假设一个函数f，通过模
转载
2024-03-30 21:56:24
81阅读
问题在兰兰的模型中，神经网络就是一张有向图，图中的节点称为神经元，而且两个神经 元之间至多有一条边相连，下图是一个神经元的例子： 神经元〔编号为1） 图中，X1—X3是信息输入渠道，Y1－Y2是信息输出渠道，C1表示神经元目前的状态， Ui是阈值，可视为神经元的一个内在参数。 神经元按一定的顺序排列，构成整个神经网络。在兰兰的模型之中，神经网络中的神 经无分为几层；称为输入层、输出
转载
2024-02-17 13:01:40
56阅读
卷积神经网络中的局部连接是什么意思网络的下一层和上一层之间通过卷积核连接，或者说上一层的数据和卷积核卷积之后得到下一层。在全连接网络中，上一层的每个数据和下一层的每个数据都会有关，局部连接的意思就是说下一层只和上一层的局部数据有关。这张图就是全连接，下一层每一个单元都与上一层完全连接。这张图就是局部连接，可以看到上一层只有3个单元和下一层连接（这张图的流程是从下到上，所以我说的上一层是最底层，下一
转载
2023-08-15 15:32:37
117阅读
Word2vec前提首先说明一下神经网络的运作规则。最左边是输入字段（3个神经元），中间weights是权重隐藏层，bias是偏权值，中间是累加这里面是乘积。Z=4是神经元乘以权重，加上bias得到，然后经过激活函数（activation function）加工，左边部分是函数处理把这些部分作为基础单元，进行练习就会得到下面的神经网络神经元会结合到另一个神经元，连接的关系就是激活函数。XOR问线性
转载
2024-04-07 22:38:07
147阅读
多类别分类，这种模型可从多种可能的情况中进行选择。1- 一对多一对多提供了一种利用二元分类的方法。鉴于一个分类问题会有 N 个可行的解决方案，一对多解决方案包括 N 个单独的二元分类器，每个可能的结果对应一个二元分类器。在训练期间，模型会训练一系列二元分类器，使每个分类器都能回答单独的分类问题。以一张狗狗的照片为例，可能需要训练五个不同的识别器，其中四个将图片看作负样本(不是狗狗)，一个将图片看作
转载
2023-10-10 11:11:02
135阅读
作者 | 黃功詳 Steeve HuangFollow 图片来源： Pexels 近来，图神经网络(GNN)在各个领域广受关注，比如社交网络，知识图谱，推荐系统以及生命科学。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能使得与图分析相关的研究领域取得了突破。 本文旨在介绍图形神经网络的基础知识两种较高级的算法，DeepWalk和GraphSage。  
转载
2024-04-10 22:06:45
107阅读
A Gentle Introduction to Graph Neural Networks一、 什么样的数据最自然地表达为一个图形，以及一些常见的例子图的基本知识所谓图就是实体间的关系（A graph represents the relations (edges) between a collection of entities (nodes).） 顶点用黄色来表示，用向量来表示（6个值），高
转载
2023-10-13 23:04:31
141阅读
Origin简介 Origin是一款专业科研画图软件，兼有数据分析功能，可以画非常多的专业性较强的图。我个人是因为数学建模美赛画图需要才入的坑，入坑之后才发现真的香！这款软件有点类似PS，自由度高；也包括了丰富的模板库，可以快速作图。个人认为在前期操作不熟练的情况下不建议自己直接上手作图。画过几个图之后再尝试可以节约大量时间成本。 这篇文章的目的是教会各位从Origin零基础快速过度到画出好
转载
2024-05-27 22:52:03
972阅读
一、神经网络与卷积神经网络这里我们构建一个两层神经网络，理论上两层神经网络已经可以拟合任意函数。这个神经网络的结构如下图：首先去掉图1中一些难懂的东西，如下图： 1. 输入层在例子中，输入层是坐标值，例如（1,1），这是一个包含两个元素的数组，也可以看作是一个 1×2 的矩阵。输入层的元素维度与输入量的特征息息相关，如果输入的是一张 32×32 像素的灰度图像，那么输入层的维度就是 32×32。
转载
2023-08-07 14:08:41
103阅读
1、神经网络具体是什么？神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。 举个手写识别的例子，给定一个未知数字，让神经网络识别是什么数字。此时的神经网络的输入由一组被输入图像的
转载
2023-08-07 11:35:14
231阅读
