目录一.卷积神经网络（CNN）1.神经网络2.卷积神经网络 二.卷积神经网络的结构1.卷积层--CONV（convolutional layer）2.池化层--POOL（pooling layer）2.1最大池化层2.2池化层的具体作用3.全连接层--FC（fully-connected layer）三.卷积神经网络的其他操作1.激活函数2.BN操作（Batch Normalizatio
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2023-10-23 19:46:52
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一、概念1.1神经网络：人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ）简称神经网络，是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激
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2023-09-04 15:17:07
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作业目的：实现分类预测的L层深度神经网络的所有函数。搭建步骤：一、初始化神经网络的所有参数，包括从1到L-1层的W和b（第0层为输入特征）（一）要点：初始化权重矩阵W[l]，使用np.random.randn(shape) * 0.01，其中，shape为(第l层的神经元个数，第l-1层的神经元个数)，np.random.randn()生成一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是
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2023-10-02 11:07:18
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原标题：如何从零开始用Python构建神经网络动机：为了深入了解深度学习，我决定从零开始构建神经网络，并且不使用类似 Tensorflow 的深度学习库。我相信，对于任何有理想的数据科学家而言，理解神经网络内部的运作方式都非常重要。本文涵盖了我学到的所有东西，希望你也能从中获益!一、什么是神经网络?许多有关神经网络的介绍资料会将神经网络与大脑进行类比。但我发现，将神经网络简单地描述为一个从输入映射
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2023-10-30 23:02:14
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代码原地址： https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r1.2/model.html 建立神经网络： import mindspore.nn as nn class LeNet5(nn.Cell): """ Lenet网络结构 """ def __init__
原创
2022-05-18 09:03:49
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秒懂神经网络---震惊！！！神经网络原来可以这么简单！一、总结一句话总结：神经网络代码编写很容易：class+方法神经网络的思路也很容易：由输入到输出，只不过这个过程经过了一些优化 1、神经网络解决实际问题步骤？1、【搭建】神经网络模型：比如搭建神经网络基础模块 神经元2、【训练(优化)】神经网络模型：用大量数据训练，减少神经网络损失，提高精确度 2、神经网络中的 基本模块 神
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2023-11-21 20:59:41
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神经网络的搭建课分四步完成：准备工作、前向传播、反向传播和循环迭代。 √0.导入模块，生成模拟数据集； import 常量定义 生成数据集 √1.前向传播：定义输入、参数和输出 x= y_= w1= w2=
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2019-05-27 09:45:00
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问题(1)如何使用PyTorch构建基本的神经网络模型?解决方案在PyTorch中构建基本神经网络模型需要6个步骤:准备训练数据，初始化权值，创建基本网络模型，计算损失函数，选择学习率，优化模型参数对应的损失函数。实操让我们循序渐进的来创建一个基本的神经网络模型。import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
def pre_data(
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2023-08-11 14:25:23
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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项单层神经网络神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b），接着再计算一个激活函数。一般来说，神经元模型的输出值是a=g(Wx+b)，其中g是激活函数（sigmoid,tanh, ReLU, …）。数据集假设有一个很大的数据库，里面记录了很多天气数据，例如，气温、湿度、气压和降雨率。问题陈述：一组训练
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2021-04-06 10:07:50
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1、怎样用matlab建立bp神经网络net=train(net, p, t);把这句改成net=train(net, p', t');试试，matlab应该默认使用列向量。或者直接使用matlab提供的图形界面取训练，在命令行输入nnstart2、（急）如何用MATLAB建立ANN（人工神经网络模型）？问题描述： 有两个自变量，一个因变量，10个样本（这里就取少一点好了）。用实际问题来表述，假设
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2023-09-13 08:02:46
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研究更复杂的深度学习方法的起点为MLP，即用于分类和回归的多层感知机，MLP也被称为普通前馈神经网络或者简称为神经网络。神经网络模型基础介绍MLP可以被看做是广义的线性模式，只是执行了多层后才得到结论。 线性模型的回归公式：y = w[0] * x[0] + w[1] * x[1] + ...+...+b 上面的公式可以看出，y是输入特征x[0]到x[p]的加权求和，权重为模型学习到的系数w。 我
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2023-11-19 21:33:11
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newff()函数构建神经网络net = newff(data,label,[8,8],{'tansig','purelin'},'trainlm')
data：训练时网络的输入数据。newff函数会把data的一列当作一个样本，如果你的数据集是一行当作一个样本，记得将你的输入数据矩阵转置data.‘
label：对应输入数据的标签，也可以看作真实输出。同上，newff函数会把label的一列当作
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2023-06-07 12:37:00
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t osimport torchfrom torch import nnfrom torch.utils.data import
原创
2022-03-29 18:57:55
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文章目录前言一、Fashion-MNIST是什么？二、代码实现1.引入库2.读取数据集3.数据预处理4.搭建神经网络5.编译和训练神经网络模型6.神经网络预测总结 前言 每个想要学习深度学习、图像识别的同学，想要用到神经网络，入门的实例必定是MNIST手写数字集，这是所有人都绕不开的，我也是，我之前写了三篇关于MNIST的博文。en…但这个数据集毕竟只有手写数字，有时候并不是能够满足我们开发
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2023-11-27 09:28:54
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人工智能不神秘，会一点加减乘除就够了。对于神经元来说，当神经受到刺激的时候，会释放神经递质传给下一个神经元，不同程度的刺激对下一个神经元释放的神经递质的量也不同，所以模仿这个过程建立神经网络：当输入一个数据x的时候，模拟输入一个外界刺激，经过处理后，输出的结果为f(x)，把这个f(x)传给下一个神经元，逐步求解，最终输出一个值z，与给定的值进行对比（有监督学习），根据结果调整每个的神经元内部函数的
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2023-11-09 12:00:45
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⛄ 内容介绍强风引起的输电线振动是影响电能传输安全的主要气 象灾害之一 。高压输电塔线兼具高耸结构和大跨结构的 特点使得其对于风载荷非常敏感，并且由于输电塔线通常分 布在野外，所以对输电塔线周围的风速情况进行长时间的实 时监测存在较大困难。为输电塔线体系建立风速预测模型可以给输电塔线的结构设计提供参考依据，并且也可以给电力维护人员留出充足的时间来确
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2023-11-19 21:33:32
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这里写目录标题学习目标：学习内容：1. 使用现有的预训练模型线下训练，线上加载运行线下训练线上加载迁移学习2.Keras Sequential模式建立模型(不推荐，灵活性太差）3.Functional API 函数api建立模型（最常用，可构建复杂网络）4.tf构建模型Class总结： 学习目标：tensorflow2模型构建4种方法，掌握其优缺点。 顺便：compile是TensorFlow2
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2023-08-07 19:46:34
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tensorflow2.0搭建基础NN1. sequenial()1.1 Sequential()容器1.2 compile配置神经网络的训练方法1.3 fit()执行训练过程1.4 model.summary()打印和统计1.5 鸢尾花示例2. 搭建网络模型class3. MNIST数据集3.1 Sequential实现手写数字识别训练3.2 calss实现手写数字识别训练 1. sequen
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2023-08-11 15:05:14
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前些日子，怀着对神经网络的无限向往，买了《Python神经网络编程》（为什么买它，决策过程已经忘了0.0），经过几天‘刻苦‘的钻研（主要是python库，numpy和scipy的一系列方法，各种百度），在彻底了解了神经网络的基本原理后，感觉基础的神经网络有点鸡肋（神经网络可以有多种，例如卷积神经网路等等），基础的神经网络主要建立在大量数据训练的基础上，从数据集之中提取相关特征保存在矩阵之中（以我目
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2023-09-08 11:19:27
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1、什么是神经网络1.1 非线性假设无论是线性回归还是逻辑回归，都存在这样一个缺陷，那就是当特征过多时，计算量会非常大。这时，神经网络应运而生，极大地弥补了这方面的缺点。1.2 神经元与大脑每个神经元都可以看做一个处理单元，它有多个树突（输入），一个轴突（输出）。多个信息经过树突传递到神经元，处理后，再通过轴突输出。这便是神经网络的生物模型。基于此，我们设计出了类似的神经网络模型。、、为输入层；、
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2023-12-25 06:48:19
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