三层神经网络,训练0到9十个数字并测试:1 import numpy 2 import scipy.special 3 # import matplotlib.pyplot 4 import time 5 6 7 class NeuralNetwork: 8 9 # 初始化神经网络 10 def __init__(self, inputnod
动机:为了更加深入理解深度学习,我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络,而不是使用像 Tensorflow 那样封装好框架。我认为理解神经网络内部工作原理,对数据科学家来说至关重要。这篇文章内容是我所学,希望也能对你有所帮助。神经网络是什么?介绍神经网络文章大多数都会将它和大脑进行类比。如果你没有深入研究过大脑与神经网络类比,那么将神经网络解释为一种将给定输入映射为期望
 首先我们采用一个简单小游戏进行神经网络初步学习游戏简单介绍——从1开始数数,如果是3倍数输出fizz,是5倍数输出buzz,是15倍数输出fizzbuzz下面这串代码我们将文件名命名为fizz_buzz,存放在chapter2文件夹下,在接下来神经网络学习过程中,我们需要用到# 首先我们对所数数(i)据进行编码 def fizz_buzz_encode(i):
转载 2023-10-18 18:52:39
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Tensorflow是Google 深度学习框架,非常流行,我自己学习深度学习就使用它。为了使代码更加简单,使用Keras做前端,Keras用目前很火的人工智能第一语言 Python 编写,是一个高度模块化神经网络库,支持GPU和CPU。Keras使用文档:http://keras.io/,中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 下面开始部
      前两个笔记笔者集中探讨了卷积神经网络卷积原理,对于二维卷积和三维卷积原理进行了深入剖析,对 CNN 卷积、池化、全连接、滤波器、感受野等关键概念进行了充分理解。本节内容将继续秉承之前 DNN 学习路线,在利用 Tensorflow 搭建神经网络之前,先尝试利用 numpy 手动搭建卷积神经网络,以期对卷积神经网络卷积机制
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  在前3篇博客介绍完pytorch基础知识之后,我这里我们接着介绍简单网络搭建,详述卷积操作,最后根据卷积操作搭建 神经网络卷积层。1. nn.Module简单使用     官方帮助文档  首先,我们还是要从帮助文档看起,进入 pytorch 官网,查看 Pytorch 官方帮助文档  
转载 2023-12-10 12:05:04
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手把手带你快速搭建PyTorch神经网络1. 定义一个Class2. 使用上面定义Class3. 执行正向传播过程4. 总结顺序相关资料 话不多说,直接上代码 1. 定义一个Class如果要做一个神经网络模型,首先要定义一个Class,继承nn.Module,也就是import torch.nn as nn,示例如下:import torch.nn as nn import torch.nn
一、神经网络实现过程1、准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经网络       2、搭建神经网络结构,从输入到输出       3、大量特征数据喂给 NN,迭代优化 NN 参数       4、使用训练好模型预测和分类 二、前向传播  前向传播就是搭建模型计算过程
目录1、nn.Module——搭建属于自己神经网络1.1、torch.nn.Module类概述1.1.1、torch.nn.Module类简介Module类封装方法简介设计神经网络核心:构造函数__init__和forward方法1.2、搭建神经网络--torch.nn.Module类不同方式应用通过nn.Sequential来包装层1.3、Module类常见方法层四种索引方法Mo
文章目录1.4.1 神经网络概览(Neural Networks Overview)1.4.2 神经网络表示(Neural Network Representation)1.4.3 计算神经网络输出(Computing a Neural Network’s Output)1.4.4 多样本向量化(Vectorizing across multiple examples)1.4.5 向量化实现
神经网络底层搭建实现一个拥有卷积层CONV和池化层POOL网络,包含前向和反向传播CONV模块包括: 使用0扩充边界:没有缩小高度和宽度;保留边界更多信息 卷积窗口 前向卷积 反向卷积POOL模块包括: 前向池化 创建掩码 值分配 反向池化main.pyimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['figu
文章目录写在前面实战分析结构:代码实现完善补充1完善补充2使用GPU来训练网络测试模型 写在前面本系列笔记为pytorch入门学习,所以主要学习使用pytorch框架进行神经网络实现过程,对于神经网络基本原理可能不会做过多解释,主要着重于用法。 传送门:PyTorch入门(一)数据集一些基础操作PyTorch入门(二)从零开始搭建一个神经网络PyTorch入门(三)损失函数与反向传播实战那
文章目录写在前面nn.Modulenn.Conv2d 卷积层nn.MaxPool2d 池化层Non-linear Activations 非线性激活ReLUSigmoidnn.Linear 线性层其他层小小实战 写在前面本博客参考b站up主“我是土堆”视频:点击跳转 本系列笔记为pytorch入门学习,所以主要学习使用pytorch框架进行神经网络实现过程,对于神经网络基本原理可能不会做过
有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ,本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解   有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ,本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解  一、PyTorch快速搭建神经网络方法  先看实验
     mindspore(后文简称为ms)目前网上使用者以及文章太少了,对于像我这种没有阅读官方文档的人来说属实有点不易,这里记录一下我用mindspore实现单层和双层神经网络拟合抛物面的代码。 详细代码在https://github.com/yuanzilin/PatternRecognition/tree/main/lab4中BP_mindspore.i
随着深度学习飞速发展,已经创建了完整神经网络体系结构主机,以解决各种各样任务和问题。尽管有无数神经网络架构,但对于任何深度学习工程师来说,这里有11种必不可少知识,它们分为四大类:标准网络,递归网络,卷积网络和自动编码器。标准网络1 | 感知器感知器是所有神经网络中最基础,是更复杂神经网络基本构建块。它仅连接输入单元和输出单元。2 | 前馈网络前馈网络是感知器集合,其中存在三种基
序言:最近准备一直在用pytorch,特地总结一下如何快速用pytorch搭建神经网络学习人工智能。目录1.pytorch入门1.1pytorch是什么1.2安装pytorch2. pytorch基本操作元素2.1 Tensors张量2.2 张量运算2.3 张量索引2.4 Torch tensor与Numpy ndarray转换2.5 cpu与gputensor相互转换3.总结1.pytorch
Tensorflow 莫凡学习本篇文章详解讲解了tensorflow一个简单实例,具体视频请见B站——Tensorflow 搭建自己神经网络 (莫烦 Python 教程)。 所采用框架是 Win10 + Tensorflow1.13 + Pycharm,目标是对Y = x*x 函数进行学习后拟合。1、定义层进行修改def add_layer(inputs, in_size, out_si
拟合散点图简单介绍 首先我们需要构造一些“假”数据(即一些零散点),主要任务就是在这些假数据点中拟合出一条曲线,使这条曲线尽可能地“穿过”所有的点。制作数据集 我们在y=sin(x)+b这条曲线附近取一些点,使b具有随机性,因为在生活中大部分数据不可能精确到直接可以满足一条公式,基本所有的都是尽可能地去拟合数据。import torch import matplotlib.pyplot a
本文不赘述神经网络原理,只是简单介绍如何用python3.0 |tensorflow2.0框架搭建一个简单神经网络,进行简单图像识别。本文分为三个部分,第一部分先po出总体代码,第二部分分段详解每段代码,第三部分总结。参考:1 tf.Keras - 简书 (jianshu.com)2Fashion-MNIST:替代MNIST手写数字集图像数据集 - 知乎 (zhihu.
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