引言：Python是最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本文以人工神经网络的实战为例，证明需要深入理解算法的原理、优劣势等特点以及应用场景，以能达到应用自如的程度。 在本次操作前，这里需要导入的包为： 感知机学习算法的原始形式 给出生成线性可分数据集的生成算法： 参数
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2023-08-23 20:36:03
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上一篇文章介绍了神经网络的一个简单的案例，帮助大家了解它的基本概念，神经网络的一个重要的优点就是它能够提取目标事物的特性，然后把这些事物全部用加权的方法来计算，并且得出结果，这种方式除了单纯模拟了人的脑神经工作方式以外，实际上还模拟了很多现实生活中的规则，（现实生活中几乎所有的指标都是受很多个因素影响，并且动态的来回
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2023-12-12 21:17:57
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我们以图 3-15 的3 层神经网络为对象，实现从输入到输出的（前向）处理。在代码实现方面，使用上一节介绍的 NumPy 多维数组。1. 符号定义2. 各层之间信号传递从输入层到第 1 层的 第1 个神经元的信号传递过程，如图 3-17 所示。 图 3-17 中增加了表示偏置的神经元 “1”。请注意，偏置的右下角的索引号只有一个。这是因为前一层的偏置神经元（神经元“1”）只有一个。 用代码实现上述
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2023-12-07 09:29:29
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深度前馈神经网络（FNN）一般有两种结构，包括反向传播网络（BP）与径向基函数神经网络（RBF）。在这片文章中，重点研究反向传播网络。而BP网络也是众多神经网络里最简单的一种。最简单的BP网络如下所示： &
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2024-04-20 22:10:20
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前景回顾： 【手把手TensorFlow】一、从开始使用TensorFlow到弄清楚“搭建神经网络套路” 【手把手TensorFlow】二、神经网络优化 【手把手TensorFlow】三、神经网络搭建完整框架+MNIST数据集实践【手把手TensorFlow】四、输入手写数字并输出识别结果全连接 NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑
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2024-01-11 23:35:14
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# 手撕神经网络
神经网络是一种受生物神经系统启发的人工智能模型，用于处理复杂的非线性关系和模式识别任务。在深度学习领域，神经网络已经成为重要的工具。本文将介绍如何手动实现一个简单的神经网络模型，并解释其原理。
## 神经网络原理
神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号，并通过激活函数计算输出。层与层之间的连接权重可以通过训练来学习，以调整网络对输入数据的响应。
## 神经网络结
原创
2024-03-17 06:53:50
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学习总结（1）BP神经网络是现在很多深度学习网络的基础，前向传播和梯度下降求解loss损失函数，寻找最佳参数。 （2）防止过拟合：正则化，早停。 （3）防止进入局部极小值等：模拟退火or随机梯度下降。 文章目录学习总结一、神经元模型和MLP基础1.1 BP神经网络如何学习（1）前向传播（2）损失函数（3）梯度下降1.2 线性可分和非线性可分二、误差逆传播BP算法三、全局最小 与 局部极小Refer
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2023-10-10 21:21:26
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构建基础神经网络主要分为四个步骤：定义训练数据定义神经层定义模型进行模型训练下面请听我一一为您道来：First:定义训练数据，这里采用Numpy随机定义训练数据import numpy as np
x_data = np.linspace(-1, 1, 300)[:, np.newaxis] # 生成 x
noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.s
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2023-10-20 15:21:01
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另外，当模型特别大（嗯我说的就是llm），层数特别多的话，onnx就不是很好用了，也不是不能导出来，就是当onnx比较大的时候
原创
2024-08-08 13:48:01
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深度学习笔记：05手算梯度下降法(gradient descent)，详解神经网络迭代训练过程神经网络本质上是一个计算流程，在前端接收输入信号后，经过一层层复杂的运算，在最末端输出结果。然后将计算结果和正确结果相比较，得到误差，再根据误差通过相应计算方法改进网络内部的相关参数，使得网络下次再接收到同样的数据时，最终计算输出得到的结果与正确结果之间的误差能越来越小。1、合理的误差处理方法求 [t(k
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2023-11-02 12:16:44
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最近对神经网络比较感兴趣，于是开始了神经网络的学习，首先神经网络最基础的就是BP神经网络，后面就为大家介绍通过BP神经网络实现手写数字识别。首先简单详细介绍一下BP神经网络：BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。BP神经网络的分析过程
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2024-01-03 13:03:04
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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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本文介绍了如何手写一个简化版的Tomcat服务器。
Python 手动实现三层神经网络(梯度下降法)最近在学习人工神经网络，由于是第一次入门这个，还是遇到了一些困难。要想真正了解BP网络的原理，最好是有代码手动实现其过程。当我在网上查阅相关代码的时候，发现许多代码对新手不太友好，要么过于简洁，要么用了框架。针对上面的这种情况，我觉定把我这段时间学到的代码及原理进行整理一下。 关于梯度下降法的原理，还是有必要在这里简单介绍一下，如果看不太懂的话建议先
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2023-11-06 15:26:34
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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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虽然说是手算，但是我还是会写一点 C# 代码，避免敲坏了计算器。我和大家保证，整个手算过程中，最终的计算结果只需要用
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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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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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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