目录1. BP神经网络结构与原理1.1 结构1.2 原理1.3 流程2. BP神经网络的实现2.1 第一种实现2.1.1 前向计算2.1.2 反向传播2.2 第二种实现2.2.1 交叉熵代价函数2.2.2 种规范化技术2.3 python实现2.3.1 案例一2.3.2 案例二 1. BP神经网络结构与原理注：1.1 结构BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称
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2023-10-12 18:57:49
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最近几天在研究BP神经网络网时，发现网上对它的介绍很多，但是在编程实现的时候，总感觉很多介绍BP的公式的时候没有介绍清楚，参考了不少博客还是感觉模棱两可，最后参考了周志华老师的《机器学习》这本书，再结合之前在网上看到的，自己用python实现了一个标准的BP网络。在这里记录一下学习过程。1，BP神经网络
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2023-06-20 02:35:56
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下面介绍一个简单神经网络对MNIST数据集的分类问题，其代码实现主要分为5个步骤：神经网络示例步骤：加载数据集：首先加载MNIST数据集，也就是需要输入到神经网络模型中的输入数据。把数据分为训练集和测试集，在训练数据上进行学习，在测试数据上进行测试。准备数据：将数据进行预处理，使其变换为神经网络要求的形状，并缩放到所有值都在0~1之间，这样才能让神经网络更好训练数据。这里使用to_categori
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2023-06-20 20:09:21
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转载请见详情 一些非线性的样本数据用线性分类比较难分割，可以考虑用非线性神经网络进行分割。下面从一个具体的实例来实现比较简单的神经网络的思想以及过程。1.首先生成数据集（当然对于有原始数据集的可以直接导入了）import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 100 # 每个类中的样本点
D = 2 # 维度
K = 3 # 类别个数
X
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2023-06-16 21:05:44
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一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入；隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层；除去输入层之外，隐藏层和输出层的层数和为n，则该神经网络称为n层神经网络，如下图为2层的神经网络；一层中加权求和，根据非线性方程进行转化输出；理论上，如果有足够多
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2023-08-17 15:59:24
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根据网络中神经元的互连方式，可以分为3种神经网络 1、前馈神经网络：在训练的过程中会有反馈信号，而在分类的过程中只能向前传递数据，直到到达输出层，层间没有向后反馈信号 2、反馈神经网络：从输入到输出具有反馈连接的神经元 3、自组织网络：通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构。 多层感知器即MLP算法，也被称为前馈神经网络或者被泛称为神经网络。 神经网络的结构：输
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2023-06-07 19:12:28
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神经网络1、概述2、基础知识2.1 神经元2.2 ML/DL之激活函数2.3 感知机/多层感知机2.4 万能逼近定理3、反向传播算法（BP算法） 1、概述在机器学习中，神经网络（neural networks） 一般是指“神经网络学习”。所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是神经网络是由 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系统 对真实世界物体所做出的反应。
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2023-08-27 08:40:18
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Dropout是作为缓解卷积神经网络CNN过拟合而被提出的一种正则化方法，它确实能够有效缓解过拟合现象的发生，但是Dropout带来的缺点就是可能会减缓模型收敛的速度，因为每次迭代只有一部分参数更新，可能导致梯度下降变慢。1、 Dropout原理 &nb
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2023-11-27 11:23:54
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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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在上一篇神经网络代码实现流程中，加载数据返回了三组数据：训练集，测试集，验证集．加载数据后，需要对神经网络代码的类进行实例化。 以下讲解，神经网络代码类的实现： 在类中，首先，在Network类的构造函数中，由实例化时传入的参数定义了神经网络的层数，每层的神经元个数，并利用随机函数对每层的神经元权重以及偏置进行初始化。def __init__(self, sizes):
sel
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2023-12-17 07:31:08
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神经网络（NN），也被称为人工神经网络（ANN），是机器学习领域中学习算法的子集，大体上借鉴了生物神经网络的概念。目前，神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域应用广泛。德国资深机器学习专家Andrey Bulezyuk说到，“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够有效地模拟各种学科和行业的复杂抽象，且无需太多人工参与。”大体上，人工神经网
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2024-04-07 20:18:21
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深度学习无处不在。在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。准备数据集出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示：通常，对于深度学习，我们将训练和测试数据分开。导入所需的软件包import pandas as pd
import numpy as np
import pickle
from k
深度学习（神经网络） —— BP神经网络原理推导及python实现摘要（一）BP神经网络简介1、神经网络权值调整的一般形式为：2、BP神经网络中关于学习信号的求取方法：（二）BP神经网络原理推导1、变量说明2、BP算法推导（三）BP神经网络python实现1、模型所需传参介绍2、模型具有的主要方法和属性3、python代码4、代码运行结果 摘要本文首先介绍了BP神经网络求取学习信号的方法，其次对
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2023-08-31 07:51:26
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这里我们通过网络上比较流行的mnist进行简单的卷积神经网络的搭建，其中卷积神经网络与神经网络的区别就是卷积神经网络中包含了对数据的卷积和池化，但是这一块的代码都是pytorch给我们写好的，我们只需要调用就可以。其中简单的介绍一下mnist：主要的功能就是识别人们写的数字，然后输出预测的结果大量的数据，在程序中都通过网上进行了下载，注意输入的数据是1*28*28的格式，其中1表示通道（表示黑白图
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2024-03-11 16:30:32
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文章目录神经元BP原理及实现测试 BP，就是后向传播(back propagation)，说明BP网络要向后传递一个什么东西，这个东西就是误差。而神经网络，就是由神经元组成的网络，所以在考虑BP之前，还不得不弄清楚神经元是什么。神经元泛泛地说，神经元，就是一个函数，而且这个函数往往比较友好，可能是一个线性函数，可以表示为其中为的诸分量，而且这个分量很可能不是一个标量，而是一个数组，甚至矩阵，即多
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2023-09-19 13:03:37
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前提准备：利用sql筛选出每个球出现概率最高的前5个数原理：先爬出所有的历史数据，然后模拟摇奖机出球的机制并大量模拟计算，直到出现列表中的某一个数后即停注意事项：由于计算过程数据量很大，需要加入内存释放的操作成果：目前博主最好记录是中了3红1蓝，适合学习交流使用，信则有 #coding=utf-8
import random
import time
import gc
import dateti
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2023-08-30 10:48:17
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一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成;输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层;除去输入层之外，隐藏层和输出层的层数和为n，则该神经网络称为n层神经网络，如下图为2层的神经网络;一层中加权求和，根据非线性方程进行转化输出;理论上，如果有足够多
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2023-09-12 08:58:05
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名词解释：Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ） 再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。 然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch
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2024-04-09 22:39:38
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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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python实现浅层神经网络算法吴恩达第三周课后编程作业首先load一些需要使用的包下面需要load一些测试用的函数，都是课件里自己提供的浅层神经网络实现流程1.先定义sigmoid函数2.再定义initialize函数3.forward propagate4.在forward propagate后计算成本5.back propagate6.updata parameters梳理一下上面的几个流
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2023-09-02 09:40:22
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