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原创
2023-06-05 13:33:51
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Lenet 神经网络在 Mnist 数据集上的实现，主要分为三个部分：前向传播过程（mnist_lenet5_forward.py）、反向传播过程（mnist_lenet5_backword.py）、测试过程（mnist_lenet5_test.py）。第一，前向传播过程（mnist_lenet5_forward.py）实现对网络中参数和偏置的初始化、定义卷积结构和池化结构、定义前向传播过程。#c
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2023-10-26 20:26:02
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深度学习Pytorch（三）——神经网络 文章目录深度学习Pytorch（三）——神经网络一、简介二、神经网络训练过程三、实例演示1、定义一个神经网络2、通过调用net.parameters()返回模型可训练的参数3、迭代整个输入4、调用反向传播5、计算损失值6、反向传播梯度7、更新神经网络参数 一、简介神经网络可以通过torch.nn包构建，上一节已经对自动梯度有些了解，神经网络是基于自动梯度来
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2023-09-06 16:38:21
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目录1.搭建神经网络6步法2.函数用法和介绍（1）tf.keras.models.Sequential()（2）Model.compile(）（3）model.fit(）（4）model.summary()（5）model.predict()3.鸢尾花数据集4. Fasion_Mnist数据集 1.搭建神经网络6步法tf.keras搭建神经网络六步法第一步：import相关模块，如imp
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2023-08-08 09:32:16
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NEURAL NETWORKS 神经网络神经网络是由torch.nn包构造的.nn使用autograd定义模型和对模型做微分. 一个nn.module对象包含layers, 一个返回输出的forward(input)方法.例如, 看一个分类数字图片的网络:这是简单的前馈(feed-forward)网络. 它获取输入, 将它送给几个layer一层接一层的处理, 最后给出输出. 一个典型的神经网络训练
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2023-08-04 23:32:47
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文章目录实验内容实验要求实验代码效果图展示 实验内容基于威斯康星乳腺癌数据集，搭建BP神经网络，实现肿瘤预测与分析。实验要求1.加载sklearn自带的数据集，探索数据。 2.划分训练集与测试集。 3.建立BP模型（评估后可进行调参，从而选择最优参数）。 4.进行模型训练。 5.进行模型预测，对真实数据和预测数据进行可视化（用Axes3D绘制3d散点图）。 6.进行模型评估，并进行预测结果指标统
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2023-07-05 16:55:35
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前言之前就一直想不调用框架，实现一个CNN和RNN，实现这两种网络的主要难度就在于反向传播，对与CNN来说反向传播也要涉及到卷积，对于RNN来说反向传播会涉及到沿时间序列进行传播，也就是BPTT。在此过程中遇到不少困难，踩了不少坑，所以写此博文总结一下。实现卷积神经网络我们这里要实现的卷积神经网络是Lenet-5模型，其模型结构图如下 其网络结构用语言描述的话，就是:输入层->卷积层->
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2023-08-11 21:24:17
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以下是一个简单的神经网络计算代码，它由三个函数组成：init_network()、forward()和softmax()。这个神经网络有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，其中输入层和隐藏层都有三个神经元，输出层有两个神经元。import numpy as np
def init_network():
# 初始化权重和偏置
network = {}
network['W1
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2023-10-04 18:40:23
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卷积神经网络接触很久了，但是总感觉有一种很朦胧的感觉，今天重新理解一下CNN和CNN中卷积的概念。 如何通俗的理解卷积，关于卷积首先要理解，他只是一个为了方便计算学习而定义的概念，是一种抽象的符号，就像是加减乘除一样。原文文章从连续卷积，离散卷积定义开始，以动图的形式将卷积形象化，其中掷骰子和蒸馒头对于离散和连续卷积解释的很清楚。请参照引用文章。 说到图像卷积这一点，终于弄明白卷积和平
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2023-11-09 06:25:47
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matlab神经网络问题。 10。参考一下吧P=[012345678910];T=[01234321234];net=newff([010],[51],{'tansig''purelin'});=50;%每次循环50次net.trainParam.epochs=500;%最大循环500次=0.01;%期望目标误差最小值net=train(net,P,T);%对网络进行反复训练Y=sim(net,P
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2023-10-30 23:06:13
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BP神经网络简单流程 2017年12月01日 09:47:29
阅读数：2908 BP(Back Propagation)神经网络是一种具有三层或者三层以上的多层神经网络，每一层都由若干个神经元组成，它的左、右各层之间各个神经元实现全连接，即左层的每一个神经元与右层的每个神经元都由连接，而上下各神经元之间无连接。BP神经网络按有导师学习方式进行训练，当一对学习模式提供给神经网络后，其神经元的
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2023-05-23 16:52:35
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SPSS神经网络，是一个非线性的数据建模工具集合，包括输入层和输出层、一个或者多个隐藏层。神经元之间的连接赋予相关的权重，训练算法在迭代过程中不断调整这些权重，从而使得预测误差最小化并给出预测精度。包括多层感知器（MLP）和径向基函数（RBF）两种方法。本人只研究了多层感知器的方法。使用SPSS神经网络，可以将数据拆分成训练集、测试集、验证集。训练集用来估计网络参数；测试集用来防止过度训练。验证样
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2023-05-22 17:30:55
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1.二者在形式上有几分相似,但实际上有很大不同。简而言之，神经网络是个“黑匣子”，优化目标是基于经验风险最小化，易陷入局部最优，训练结果不太稳定，一般需要大样本；而支持向量机有严格的理论和数学基础，基于结构风险最小化原则, 泛化能力优于前者，算法具有全局最优性, 是针对小样本统计的理论。目前来看，虽然二者均为机器学习领域非常流行的方法，但后者在很多方面的应用一般都优于前者。神经网络是基于传统统计学
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2023-10-30 23:31:46
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SVM是最优秀、准确而健壮的算法之一，维度不敏感，可处理线性可分和线性不可分数据。分为SVC和SVR。优势：分类性能好、稳定性高、算法更新快。一般选择RBF作为核函数。SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。关键优化参数：C：惩罚系数，值越高，惩罚程度越大，误差容忍力越差。Gamma：影响每个支持向量对应的高斯的作用范围，值越大，泛化性能越差。限制：计算的复杂性取决于支持向量的数目，大规模训练样本
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2023-05-22 14:44:06
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# 用卷积神经网络处理序列 1. 实现一维卷积神经网络 Keras 中的一维卷积神经网络是 Conv1D 层，其接口类似于 Conv2D。它接收的输入是形状 为 (samples, time, features) 的三维张量，并返回类似形状的三维张量。卷积窗口是时间轴上的一维窗口（时间轴是输入张量的第二个轴）。我们来构建一个简单的两层一维卷积神经网络，并将其应用于我们熟悉的 IMDB 情
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2023-08-12 20:16:06
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最近，瑞士类脑芯片公司aiCTX对外宣布开源其脉冲神经网络仿真平台SINABS。SINABS是目前全球第一款打通了深度学习、脉冲神经网络、类脑芯片完整通路的仿真平台，有了这一仿真平台，我们就可以非常方便地进行训练、测试和验证大规模脉冲神经网络模型。 脉冲神经网络 （SNN：Spiking Neuron Networks) ，又称第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的
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2023-10-04 19:29:06
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神经网络的计算过程神经网络结构如下图所示，最左边的是输入层，最右边的是输出层，中间是多个隐含层，隐含层和输出层的每个神经节点，都是由上一层节点乘以其权重累加得到，标上“+1”的圆圈为截距项b，对输入层外每个节点：Y=w0*x0+w1*x1+…+wn*xn+b，由此我们可以知道神经网络相当于一个多层逻辑回归的结构。算法计算过程：输入层开始，从左往右计算，逐层往前直到输出层产生结果。如果结果值和目标值
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2023-08-06 00:16:22
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作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 在这篇文章中，我们将了解神经网络的基础知识。 这个博客的先决条件是对机器学习的基本理解，
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2020-06-24 12:12:00
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卷积神经网络(CNNs)随着机器视觉硬件已经变得越来越强，训练多隐含层的神经网络现在已经成为可能，其就是我们已知的深度学习。在深度学习领域的一个主要工具就是卷积神经网络(CNNs)。CNNs具有特征不必人工去选择的优势，相反，滤波器值在整个训练过程中都将被调整。基本上，在训练中采用带标签的图像，CNN尽力去找能够合理的区分类的特征。这就意味着，当训练一个CNN的时候，不像一些其他的分类方法，它不必
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2023-10-03 13:34:08
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一、1、生成模型(G)+判别模型（D）2、输入的只有真实样本集（无标签）3、单独交替迭代训练。在训练生成网络的时候，我们需要联合判别网络一起才能达到训练的目的，对于生成网络的训练其实是对生成-判别网络串接的训练。生成了假样本，把这些假样本的标签都设置为1，也就是认为这些假样本在生成网络训练的时候是真样本（迷惑判别器的目的，也才能使得生成的假样本逐渐逼近为正样本）；在对于生成网络的训练，我们有了样本
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2023-09-22 19:34:21
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