OutlineLeNet概述LeNet实现
定义网络计算损失反向传播更新权重[PyTorch] 笔记03：神经网络构建神经网络所需要的包可以是torch.nn而nn包则依赖于autograd包来定义模型并对它们求导今天写的是LeNet网络，用来识别手写体数据集的选用可以用mnist，可参见pytorch实现mnist手写数字识别1. LeNet概述一般的网络学习步骤可以分为以下几个步骤：
神经网络可以通过使用torch.nn包来构建。既然你已经了解了autograd，而nn依赖于autograd来定义模型并对其求微分。一个nn.Module包含多个网络层，以及一个返回输出的方法forward(input) 。例如，查看下图中的对数字图片分类的网络：这是一个简单的前馈网络。它接受输入，并将输入依次通过多个层，然后给出输出结果。
对于神经网络来说，一个经典的训练过程包括以下
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2023-07-27 12:30:04
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AI热潮中，有关神经网络的声音最大。然而，AI远远不止如此。 目前在AI技术领域中，投入资金最多的当属对神经网络的研究了。在众人眼中，神经网络技术貌似就是“程序构造的大脑”(虽然比喻很不准确)。 神经网络的概念早在20世纪40年代就被提出，但直到现在，人们对于神经元及大脑的工作方式仍然知之甚少，最近几年，科研界关于神经网络技术创新的呼声越来越强，渴望重启神经网络的热潮…… 其实，除了神经
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2023-07-31 14:45:19
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有误的地方拜托大家指出~神经网络可以使用torch.nn包来构建神经网络.我们以及介绍了autograd，nn包依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ck5zMPUh-15
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2023-08-27 19:21:16
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小结一下使用神经网络时的步骤：如果隐藏层数大于训练神经网络： 1. 参数的随机初始化利用正向传播方法计算所有的编写计算代价函数 J 的代码 4. 利用反向传播方法计算所有偏导数 5. 利用数值检验方法检验这些偏导数 6. 使用优化算法来最小化代价函数一，参数的随机初始化 任何优化算法都需要一些初始
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2024-02-04 13:19:37
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②学习算法的实现神经网络的步骤1、mini-batch从训练数据中随机选取一部分数据，称之为mini-batch。目标是减少mini-batch的损失函数值。2、计算梯度为了减少mini-batch损失函数的值，需要求出各个权重参数的梯度，梯度表示损失函数的值减少最多的方向。3、更新参数，将权重参数沿着梯度方向进行微小更新。4、loop step 123实例1、实现手写数字识别的神经网
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2024-02-21 14:11:37
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#一、思路 神经网络存在 合适的权重w和偏置b,以便拟合训练数据的过程 叫 学习。 ##1.训练数据 从训练数据中提取部分数据（叫做mini-batch） 目的是->减小损失函数的值。 ###mini-batch mini-batch gradient decent，是小批的梯度下降数据，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，下降起来比
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2023-08-16 13:46:36
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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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前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！ 概述：人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题， 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数， 并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过
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2024-03-07 14:21:22
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通俗易懂的卷积神经网络教程-第三讲我们复习一下上一节的内容，我们把一张28*28*1图片矩阵通过2次卷积，两次池化过程给它变成了4*4*12的矩阵。 之后呢，我们就要直接用BP神经网络进行全连接。用什么输入变量进行全连接呢？首先我们把这12个4*4的矩阵的其中第一个（PP1）给展开为一条，一共4*4=16个变量： 12...16 接着我们把第二个、第三个...一直到第12个矩
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2024-04-08 10:20:41
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介绍在深度学习领域，RNN（循环神经网络）是处理时间序列数据的重要器具。它广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等任务中。本文将深入解析RNN的核心结构，解释公式中的变量维度，并结合自然语言处理的实际例子，帮助你更好地理解RNN的训练与预测过程，同时也会介绍一些RNN的潜在问题。RNN的循环结构 ...
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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零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字，2、数据集：需要下载train set和test set两个数据集。数据分析：每一行代表一个手写数字。每行第一列是这个数字的值，从第二列开始代表像素值。3、编程语言pyt
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2023-10-29 21:55:25
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关键字：python、pybrain、神经网络时间：2016年12月前言pybrain，一个基于python的神经网络库。代码# -*- coding: utf-8 -*-
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybra
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2023-07-02 14:28:57
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在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念，本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络，并使用MNIST数据库进行测试。 神经网络的实现，包括以下内容：神经网络权值的初始化正向传播误差评估反向传播更新权值主要是根据反向传播的4个基本方程，利用Python实现神经网络的反向传播。初始化首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork,class NeuralNetwork:
def
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2023-06-16 09:23:02
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一、BP神经网络这里介绍目前常用的BP神经网络，其网络结构及数学模型如下：x为 n 维向量， y 为 n 维向量，隐含层有 q 个神经元。假设 N 有个样本数据，??,??,?=1,2,…?{y(t),x(t),t=1,2,…N}。从输入层到隐含层的权重记为： ???(?=1,2,..,?,?=1,2,…?)W_ki (k=1,2,..,q,i=
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2023-07-06 14:59:24
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前言本文旨在对于机器语言完全零基础但较有兴趣或对神经网络较浅了解的朋友，通过阐述对神经网络的基础讲解以及Python的基本操作，来利用Python实现简单的神经网络；并以此为基础，在未来方向的几篇文章将以Python为工具，应用几种较为典型的神经网络以及如何对神经网络进行全方位的优化。本文涉及到数列的简单计算、函数以及类的定义、全连结神经网络的运算方式、损失函数、计算图以及随机梯度下降法。Pyth
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2023-08-12 16:48:33
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一、神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突、树突、神经核)，在很多神经元基础上构建神经网络模型，每个神经元可看作一个个学习单元。这些神经元采纳一定的特征作为输入，根据自身的模型得到输出。 图1 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)图2 单层神经网络示例 神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b
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2023-07-03 16:47:50
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使用python DyNet包 DyNet包计划用于训练和使用神经网络，尤其适合于动态变化的神经网络结构的应用。这是DyNet C++包的python包装器。 在一个神经网络包中通常有两种运作方式： ∙
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静态网络，其构建了一个网络并fed不同的输入/输出。大多数神经网络（Neural Network）包以这种方式工作。
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2023-08-14 15:35:10
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1、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP
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2023-07-05 22:48:02
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