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
转载
2023-10-26 20:26:02
47阅读
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
转载
2023-10-04 18:40:23
63阅读
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
转载
2023-10-03 13:34:08
136阅读
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
转载
2023-09-22 19:34:21
51阅读
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
转载
2023-10-04 19:29:06
101阅读
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
转载
2023-08-06 00:16:22
106阅读
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
转载
2023-07-05 16:55:35
97阅读
import numpy
import scipy.special #想要使用S函数，必须导入这个包
#完整的神经网络代码
class neuralNetwork:
def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
#初始化神经网络
self.inodes=inputnodes
转载
2023-11-21 18:34:15
263阅读
训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff()建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一个设定每层神经元
转载
2023-10-30 22:50:33
107阅读
卷积神经网络 深度神经网络的重要性在于，它开启了通向复杂非线性模型和对知识进行分层处理的系统方法的大门。人们开发了很多提取图像特征的技术：SIFT、HoG、Textons、图像旋转、RIFT、GLOH等。卷积神经网络的特点和优势在于自动提取特征。 卷积层生成特征映射图（feature map）的新图像，其突出了原始图像的独特特征。卷积滤波器矩阵的值时通过训练过程确定的。
转载
2023-09-04 12:48:12
240阅读
今天看了一篇神经网络的文章，作者用11行就实现了一个神经网络，原文地址：A Neural Network in 11 lines of Python (Part 1)，深为叹服，翻译如下。BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种==按误差逆传播算法训练的多层前馈网络==，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP
转载
2023-10-17 17:27:28
73阅读
matlab神经网络43个案例分析第十七章基于SVM的信息粒化运行问题代码你修改过吗，没有修改过、用的又是原版的SVMLIM工具箱的话，运行应该是无错的，因为所有的案例代码都经过校正。维数不一致，可能是指low_predict和Low'的维度不一致，或者是error矩阵的维数设置错了。SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维
转载
2023-09-13 20:37:49
45阅读
例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。用matlab自带的神经网络训练样本定义如下：
输入矢量为
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]
解：本例的 MATLAB 程序如下：
close all
clear
echo on
clc
% NEWFF——生成一个新的前向神经网络
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练
% SIM
转载
2023-06-13 22:27:30
108阅读
参考及文献：4 Strategies for Multi-Step Time Series ForecastingMultivariate Time Series Forecasting LSTMs in Keras (machinelearningmastery)LSTM进阶：使用LSTM进行多维多步的时间序列预测_lstm多维多部预测_一只小EZ的-（更新
转载
2023-07-14 21:49:51
6阅读
1.什么是激活函数 激活函数就是在神经元中，输入的input经过加权，求和后被应用于一个函数，这个函数就是激活函数：Activation Function,如下图所示：2.为什么使用激活函数 如果不使用激活函数，我们的每一层输出只是承接了上一层输入函数的线性变换，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经
转载
2023-11-09 11:16:40
199阅读
七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
转载
2024-01-10 20:01:43
186阅读
卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
转载
2023-09-15 15:36:43
439阅读
编程要求：In this exercise, you will implement the backpropagation algorithm for neural networks and apply it to the task of hand-written digit recognition.1.总体的思路1.确定layer的层数，和每层layer的大小，这里确定包含最基本的三层
转载
2023-07-02 11:14:40
51阅读
主要讨论脉冲神经网络的拓扑结构、信息的脉冲序列编码方法、脉冲神经网络的学习算法和进化方法等。一. 脉冲神经网络的拓扑结构同传统的人工神经网络一样，脉冲神经网络同样分为三种拓扑结构。它们分别是前馈型脉冲神经网络（feed-forward spiking neural network）、递归型脉冲神经网络（recurrent spiking neural network）和混合型脉冲神经网络（hybi
转载
2023-11-19 09:16:31
100阅读
这个例子展示了如何使用深度学习长短期记忆（LSTM）网络对文本数据进行分类。文本数据是有顺序的。一段文字是一个词的序列，它们之间可能有依赖关系。为了学习和使用长期依赖关系来对序列数据进行分类，可以使用LSTM神经网络。LSTM网络是一种递归神经网络（RNN），可以学习序列数据的时间顺序之间的长期依赖关系。视频LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测要向LSTM网络输入文本，首先要将
转载
2023-10-30 23:55:16
192阅读
