Python数学建模常用算法代码（四）卷积神经网络模型Python代码#初始化权重函数
def weight_variable(shape):
initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1);#生成维度是shape标准差是0.1的正态分布数
return tf.Variable(initial)
#初始化偏置项
def bias_
转载
2023-09-18 19:54:04
136阅读
python神经网络算法全集2016年(Part One)深度学基础1.1课程介绍机器学介绍上.mp41.1课程介绍机器学介绍下.mp41.2深度学介绍.mp42.1基本概念.mp43.1决策树算法.mp43.2决策树应用.mp44.1最邻近规则分类KNN算法.mp44.2最邻近规则KNN分类应用.mp45.1 支持向量机(SVM)算法(上).html5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.h
转载
2023-09-18 15:26:13
41阅读
转载
2023-07-10 17:55:44
59阅读
1：神经网络算法简介2：Backpropagation算法详细介绍3：非线性转化方程举例4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork5：基于NeuralNetwork的XOR实例6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例8：scikit-learn中的手写数字识别实例 一：神经网络算法简介1：背景以人脑神经网络
转载
2023-06-21 22:00:40
251阅读
BP神经网络： BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。也就是使用了Back-propagation算法的神经网络。 BP神经网络通过反向传播的误差，在模拟过程中收集系统所产生的误差，并且返回这些误差到输出值，之后用这些误差来调整神经元的权重，这样生成
转载
2023-06-30 21:40:58
73阅读
参考Python神经网络编程（Tariq Rashid著） Github MNIST 数据集MNIST数据集https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/ 对于一个在上一章节刚刚制作完成的神经网络来说，最需要的就是大量的数据用于对网络进行训练找到合适的权重。上面的网站里搜集了很多手写数字的图像（28乘以28的矩阵一共784个值）。每个值的大小标注了其所对应的
转载
2023-09-04 10:24:26
120阅读
因为项目需要用到模糊神经网络，介绍一下BP模糊神经网络的结构，模型学习方法吧。前言简单介绍模糊神经网络的由来。 模糊理论创始人Zaden教授在介绍模糊理论时曾经举过一个停车的例子，即便是一个新手在练习几次后也可以轻易地把一辆车停在两辆车之间，而利用擅长求精确值的计算机却要建立一个大费周折的模型。在实际生产
转载
2023-08-16 05:23:29
166阅读
人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
转载
2023-07-19 12:56:19
132阅读
多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。误差逆传播（Error BackPropagation）算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是，BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时，常指利用BP算法训练的多层前馈神经网络。
转载
2023-01-11 11:19:53
324阅读
算法模型Lstm(循环神经网络)：简介LSTM和RNN相似，它们都是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据，不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。LSTM结构：遗忘门：遗忘门的功能是决定应丢弃或保留哪些信息。来自前一个隐藏状态的信息和当前输入的信息同时传递到 sigmoid 函数中去，输出值介于0和1之间，越接近0意味着越应该丢弃，越接近 1 意味着越应该保留。如图遗忘门：遗忘门图遗忘
转载
2023-10-24 09:04:21
168阅读
本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下：这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升import math
import random
import str
转载
2023-09-28 21:55:11
240阅读
对于网址，我大部分学习的资源和数学公式都是来源于此，强烈推荐学习。对于网址2，我下面的代码就是在其基础上改写的，作者是用matlab实现的，这对于不会matlab的同学而言，会比较费时，毕竟，我们要做的是搞懂卷积神经网络，而不是某一个编程语言。而且最重要的是，我自己想弄明白CNN的前向网络和误差反向传播算法，自己亲自实现一遍，更有助于理解和记忆，哪怕是看着别人的代码学会的。A:下面代码实现是Le
转载
2023-10-13 21:08:00
54阅读
对于累积BP算法，我们可以先求出多个误差，再进行平均。此方法有时可以免去误差抵销的现象。
例如：你辛辛苦苦算了一节课的数学题，最后发现是条件看错了。所以，舍得花时间先看清条件是必要的。
如果神经网络的模型非常复杂（即有超多个地方需要计算），每算一次需要花费巨大的时间，那你可不想看到被抵销的现象吧，用累积BP算法就可以节省大量时间，提高学习效率。
转载
2023-07-19 11:28:14
44阅读
神经网络算法几乎成为深度学习的代名词，为解决不同的场景问题，新的算法层出不穷，而BP(Back Propagation)算法，又称为误差反向传播算法，是最早的人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。对于神经网络的介绍多偏向与理论推导，本文将从代码解析的角度，对BP的神经网络算法进行详细介绍，使读者在
转载
2023-11-21 17:38:21
75阅读
DeepMind技术的研究人员开发了一种称为Deep Q学习网络(DQN) 的方法，该方法受益于深度学习在学习最优策略的抽象表示方面的优势，即以最大化累积奖励总和的期望值的方式选择行动。它是前一个工作的延伸神经拟合Q学习(NFQ) 。DQN将深度卷积神经网络与最简单的强化学习方法(Q-learning)相结合。 相比于Q-Learning，DQN做的改进：一个是使用了卷积神经网络来逼近行为值函数，
转载
2023-11-27 12:46:41
113阅读
机器学习算法完整版见fenghaootong-github卷积神经网络原理(CNN)卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失CNN的三个特点：局部连接：这个是最容易想
python实现深层神经网络ANN算法吴恩达第四周课后编程作业首先load一些需要使用的包深层神经网络实现流程一.initialize parameters二.forward propagate1.linear forward2.linear activation forward3.forward model三.compute cost四.backward propagate1.linear b
转载
2023-10-20 19:12:45
93阅读
参考链接：https://www.toutiao.com/i6432188985530909186/前言神经元卷积神经元（Convolutional cells）和前馈神经元非常相似，除了它们只跟前一神经细胞层的部分神经元有连接。因为它们不是和某些神经元随机连接的，而是与特定范围内的神经元相连接，通常用来保存空间信息。这让它们对于那些拥有大量局部信息，比如图像数据、语音数据（但多数情况下是图像数据
转载
2024-01-18 13:57:30
61阅读
1：神经网络算法简介2：Backpropagation算法详细介绍3：非线性转化方程举例4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork5：基于NeuralNetwork的XOR实例6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例8：scikit-learn中的手写数字识别实例 一：神经网络算法简介1：背景以人脑神经网络
转载
2023-08-08 13:11:15
85阅读
神经网络算法实例说明有哪些？在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。卷积神经网络通俗理解人体神经网络
转载
2023-08-14 16:58:03
116阅读
