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
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2023-11-21 18:34:15
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目录1.概念及工作原理2.（一维、二维、三维）的工作原理及应用领域1.概念及工作原理1998年法国学者Yann LeCun将卷积运算与神经网络结合，提出著名的卷积神经网络。随后在2012年深度卷积神经网络一炮而红。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks），通常简称为CNN，是一类包含卷积运算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。CNN具有表征学习
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2023-07-11 12:41:46
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在笔记 1 和 2 里笔者使用 numpy 手动搭建了感知机单元与一个单隐层的神经网络，理解了神经网络的基本架构和传播原理，掌握了如何从零开始手写一个神经网络。但以上仅是神经网络和深度学习的基础内容，深度学习的一大特征就在于隐藏层之深。因而，我们就这前面的思路，继续利用 numpy 工具，手动搭建一个 DNN 深度神经网络。 &
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2023-11-02 07:26:27
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 构建 ConvNeXt 卷积神经网络模型。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf完整代码在我的Gitee中：https://gitee.com/dgvv4/neural-network-model/tree/master/21年Transformer频频跨界视觉领域，先是在图像分类上被谷歌Vi
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2024-01-21 05:52:31
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深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习近年来，卷积网络的监督学习在计算机视觉应用中得到了广泛的应用。相比之下，使用中枢神经系统的无监督学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望帮助弥合监督学习和非监督学习的中枢神经系统之间的差距。我们引入了一类称为深度卷积生成对抗网络(DCGANs)的CNNs，它们具有一定的体系结构约束，并证明了它们是无监督学习的强有力的候选对象。在各种图像数据集上进行训练，我们展
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2023-12-14 10:46:55
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话不多说，直接分享几个可执行的神经网络代码，仅供学习交流%BP神经网络matlab源程序代码
%******************************%
%学习程序
%******************************%
%======原始数据输入========
p=[2845 2833 4488;2833 4488 4554;4488 4554 2928
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2024-02-17 08:10:29
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背景2003年，Bengio首次提出Neural Network Language Model(NNLM), 开创了神经网络运用在语言模型的先河，论文 《A Neural Probabilistic Language Model》 上一章提到传统的统计语言模型的缺点，在高维的情况下，由于N元组的稀疏问题，传统的语言模型需要花大量时间解决平滑，插值等问题；N受限于算力，不大的时候文本的长距离依赖关系
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2023-07-14 16:47:32
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首先讲一下什么是BN：BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。从字面意思看来Batch Normalization（简称BN）就是对每一批数据进行归一化，对于训练中某一个batch的数
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2023-10-10 14:31:06
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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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一、原理讲解1. 卷积神经网络的应用分类（分类预测）检索（检索出该物体的类别）检测（检测出图像中的物体，并标注）分割（将图像分割出来）人脸识别图像生成（生成不同状态的图像）自动驾驶等等。。。 2. 传统神经网络与卷积神经网络比较传统神经网络采用的是全连接神经网络，权重矩阵的参数太多，导致速度减慢，也会产生过拟合。卷积神经网络通过卷积核，大大降低了参数个数。实现局部关联，参数共享的效果。&
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2023-07-09 08:58:40
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图像识别实战(三)----DNN讲解及代码实现DNN-----Deep Neural Networks------深度神经网络代码实现class MyDNN(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self):
super(MyDNN,self).__init__()
self.hidden1 = Linear(100,65,a
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2023-11-09 08:28:29
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目录一、代码思路简介二、主体代码三、附加代码：表达式打印本文展示一个完整的BP神经网络训练例子，包含归一化、训练与测试数据分割、BP网络训练、训练结果与测试结果展示，和最后提取模型的数学表达式共6个完整步骤(使用matlab2014b)。 作为一个完整的base Demo供参考和学习。一、代码思路简介本例从 中采取100个样本建立BP神经网络，然后与原函数进行比较。步骤包括
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2023-08-30 06:58:50
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卷积神经网络的应用在此笔记本中，你将：实现模型构造所需的辅助函数使用TensorFlow实现功能全面的ConvNet完成此作业后，你将能够：用TensorFlow构建和训练ConvNet解决分类问题1 TensorFlow模型在上一项作业中，你使用numpy构建了辅助函数，以了解卷积神经网络背后的机制。实际上现在大多数深度学习的应用都是使用编程框架构建的，框架具有许多内置函数，你可以轻松地调用它们
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2023-09-01 22:02:32
169阅读
目录LeNetAlexNetVGGNetInceptionNet (GoogleNet)ResNet总结 LeNetclass LeNet5(Model):
def __init__(self):
super(LeNet5, self).__init__()
self.c1 = Conv2D(filters=6, kernel_size=(5, 5),
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2023-06-30 20:47:51
284阅读
BP神经网络基本原理：误差逆传播(back propagation, BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化的较为简单的方法。由于BP算法过程包含从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正，所以称为“反向传播”。BP神经网络是有教师指导训练方式的多层前馈网络，其基本思想是：从网络输入节点输入的样本信号向前传播，经隐含层节点和输出层节点处的非线性
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2023-09-16 06:28:15
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人们平时看一幅图片时，并不是像计算机那样逐个像素去读，一般是扫一眼物体，大致能得到需要的信息，如形状、颜色和特征等，那么怎么让机器也具有这项能力呢？这里就介绍一下自编码网络。自编码网络是非监督学习领域中的一种，可以自动从无标注的数据中学习特征，是一种以重构输入信息为目标的神经网络，它可以给出比原始数据更好的特征描述，具有较强的特征学习能力，在深度学习中常用自编码网络生成的特征来取代原始数据，以取得
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2023-11-05 11:10:57
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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
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2023-10-17 17:27:28
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Hopfield神经网络使用说明。 该神经网络有两个特点：1，输出值只有0，12，Hopfield没有输入（input） 这里解释一下第二个特点，什么叫没有输入？因为在使用Hopfield网络的时候，多用于图像仿真，图像仿真意思就是先给你一些标准的图像，比如1~9的数字，然后用一些别的测试图像（模糊不清，让人识别基本靠半猜半看）去逼近标准图像。而所谓的没有输入，意思就是指，你输
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2023-07-27 01:19:26
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介绍随着过去几年来深度学习库和软件创新的蓬勃发展，研究机器学习是一个激动人心的时刻。大多数机器学习的库都是从相当专业的计算代码演变而来的，这些计算代码一般用于解决大密集度问题，例如为稀疏模型提供边缘支持的基于神经网络的图像分类通用框架。在Netflix公司，我们的机器学习科学家在多个不同的领域处理着各种各样的问题：从根据你的爱好来定制电视和推荐电影，到优化编码算法。我们有一小部分问题涉及到处理极其
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2023-09-06 09:41:02
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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
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2023-07-02 11:14:40
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