Python快速构建神经网络一、前言机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢？说到神经网络很容易让人们联想到生物学中的神经网络，而且很多时候也会把机器学习的神经网络和生物神经网络联系起来。但是其实人类至今都没有完全理解生物神经网络的运作，更不要谈用计算机实现生物神经网络了。相比之下，机器学习中的神经网络更像是一
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2023-08-25 22:48:01
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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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大约三天读完，这本书浅显易懂，非常适合入门，只有权重调整值的推导过程看得不是很透彻。基本概念神经网络也是机器学习的一种实现，可以应用在有监督学习和无监督学习，因为中间可以有较多层，所以属于深度学习方法。神经网络的名字很唬人，其实概念挺朴素的，是由含一个输入层一个输出层和若干隐藏层构成的有向无环图（这名字也唬人），看图像一目了然，为啥叫隐藏层呢，就是因为和输入输出没关系，看不见，有点儿神秘。每层的每
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2023-11-27 06:19:29
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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
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2023-07-05 10:52:47
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推荐一本由美国量⼦物理学家、科学作家 Michael Nielsen编写的非常好的深度学习入门书籍-《Neural Network and Deep Learning》，中文译为《神经网络与深度学习》。这是一本解释人工神经网络和深度学习背后核心思想的免费在线书籍。前⾔《神经⽹络和深度学习》是⼀本免费的在线书。本书会教会你： • 神经⽹络，⼀种美妙的受⽣物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进
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2023-08-28 14:18:22
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关于神经网络的理解1.关于神经元，神经网络的解释2.为何神经网络需要很多个节点3.神经网络的工作原理：前向传播4.神经网络学习的途径：反向传播5.数据中输入与输出的标准化处理6.关于权重的随机初始值实例：搭建一个神经网络源程序及代码注释 1.关于神经元，神经网络的解释①首先来观察生物大脑中的基本单元——神经元。 虽然神经元有各种形式，但是所有的神经元都是将电信号从一端传输到另一端，沿着轴突，将电
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2023-08-13 22:28:17
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文章目录2.4 使用python制作神经网络2.4.1 框架代码例子(1) 简单神经网络(2) 手写体数字识别① 使用部分数据集的手写体数字识别：② 使用完整的数据集手写体数字识别mnist数据集csv格式链接：参考书籍：python神经网络编程 [英] 塔里克·拉希德 2.4 使用python制作神经网络2.4.1 框架代码1、初始化函数__inital__()———设定输入层节点、隐藏层节点
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2023-08-16 14:19:20
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网络上深度学习相关博客教程质量参差不齐，很多细节很少有文章提到，所以本着夯实深度学习基础的想法写下此系列博文。本文会从神经网络的概述、不同框架的公式推导和对应的基于numpy的Python代码实现等方面进行干货的讲解。如有不懂之处欢迎在评论留言，本人也初学机器学习与深度学习不久，有不足之处也请欢迎我联系。：）神经网络神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经
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2024-01-15 13:48:00
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神经网络Neural Networks 文章目录神经网络Neural Networksbasic key感知机与多层网络感知机多层网络误差逆传播算法(反向传播算法)隐层神经元个数的确定缓解过拟合早停early stopping正则化regularization全局最小与全局极小局部极小local minimum全局最小global minimum跳出局部极小的策略跳出局部极小的策略：其他常见的神经
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2023-09-20 15:55:42
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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
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2024-02-06 19:31:26
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神经元想一想便知道，当一个人捏你一下以至于你会痛得叫起来的力度便是神经元的阈值，而我们构建的时候也是把这种现象抽象成一个函数，叫作激活函数。而这里便是我们使用sigmoid函数的原因，它是一个很简单的函数，平滑更接近显示。 神经网络传递信号神经网络便是通过一个一个神经元连接，使用权值x输入的和在通过sigmoid函数得到最终的输出值，然后一层一层的传递下去。\[O = sigmoid(W\cdot
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2023-06-30 22:59:21
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python神经网络编程①-基于MNIST数据集
本人通过异步图书《python神经网络编程》这部书来学习，所以此博客内容大概为这本书的概括。基础知识储备：一台简单的预测机计算机器神经元在神经网络中追踪信号1.一台简单的预测机 我们通过眼睛看到外边世界，然后通过大脑分析场景，继而思考分析场景得出结论。 对于一台基本的机器而言，接受了一个问题，做出一些“思考”，然后输出一个答案。如下图所
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2023-08-05 22:55:54
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神经网络能够解决许多复杂的问题，而其中最典型的两类问题就是回归问题和分类问题。本文就来简单介绍一下究竟什么是回归问题。所谓回归问题，就是一种需要来拟合的问题，例如我们有一个待拟合的散点图，如图7.12所示，我们要解决的问题就是获得一条线来尽可能的穿过最多的点。图7.12 待拟合散点图示例传统方法中，我们可以考虑采用一次函数、二次函数等来拟合这些点，拟合的结果可能如图7.13所示，显然如
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2024-01-20 06:25:02
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编辑推荐《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》紧密结合MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型，详细阐述了各种模型的结构、原理和有关算法，以及MATLAB中神经网络对象及对象属性，以实例说明了各种神经网络模型的MATLAB仿真程序设计方法，并提供了MATLAB 6.5 NNET 4.O.2神经网络工具箱函数详解，希望能为广大读者进行神经网络设计与仿真提供强有力的支持与帮助。 内容
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2023-08-31 20:13:00
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文章目录1.神经网络如何工作1.1 生物与计算机的优劣1.2 简单的预测机1.3 分类器与预测器并无太大差别1.4 训练简单的分类器1.5 有时候一个分类器不足以求解问题1.6 神经元——大自然的计算机器1.7 在神经网络中追踪信号1.8 矩阵乘法的用途1.9 使用矩阵乘法的三层神经网络示例1.10 学习来自多个节点的权重1.11 多个输出节点反向传播误差1.12 反向传播误差到更多层中1.13
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2023-08-15 14:42:22
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人类的大脑很擅长于鉴别和识别物体，我们希望机器也可以做同样的事情。一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如所有的学习算啊，神经网络处理的是数字。因此，如果想要实现处理现实世界中任何包含图像、文字、传感器等的任务，就必须将其转换成数值形式，然后将其输入到一个神经网络。我们可以用神经网络做分类，聚类，生成以及其他相关的任务。神经网络由一层层神经元组
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2023-08-21 15:07:57
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前言：这篇文章完全是为新手准备的。我们会通过用Python从头实现一个神经网络来理解神经网络的原理。 文章目录神经元1、一个简单的例子2、编码一个神经元把神经元组装成网络1、例子：前馈2、编码神经网络：前馈训练神经网络 第一部分1、损失2、损失计算例子3、代码：MSE损失训练神经网络 第二部分1、例子：计算偏导数2、训练：随机梯度下降代码：一个完整的神经网络 神经元首先让我们看看神经网络的基本单位
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2023-08-04 09:52:25
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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
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2023-07-28 21:22:54
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本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2)AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wiki...
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2013-11-24 16:33:00
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神经网络概论作者说，神经网络并不复杂！“神经网络”一词很流行，人们通常认为它很难，但其实要简单得多。是不是这样呢？先看再说。神经网络的理解主要分为三个部分，神经元、神经网络的构建、训练神经网络。神经元——神经网络的基本单元这是2-input神经元的样子。首先神经元接受输入x1、x2，进行一些数学运算以后，然后产生一个输出y。在神经元里，通常会发生三件事：1、每个输入乘以相应的权重；2、将所有加权输
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2023-07-28 15:27:36
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