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
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7 class NeuralNetwork:
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9 # 初始化神经网络
10 def __init__(self, inputnod
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2023-08-19 18:10:44
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Tensorflow是Google 的深度学习框架，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，是一个高度模块化的神经网络库，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
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2024-01-08 20:34:23
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动机：为了更加深入的理解深度学习，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 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。这篇文章的内容是我的所学，希望也能对你有所帮助。神经网络是什么？介绍神经网络的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的类比，那么将神经网络解释为一种将给定输入映射为期望
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2023-08-08 10:44:38
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首先我们采用一个简单的小游戏进行神经网络的初步学习游戏的简单介绍——从1开始数数，如果是3的倍数输出fizz，是5的倍数输出buzz，是15的倍数输出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，在接下来的神经网络学习过程中，我们需要用到# 首先我们对所数的数（i）据进行编码
def fizz_buzz_encode(i):
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2023-10-18 18:52:39
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前两个笔记笔者集中探讨了卷积神经网络中的卷积原理，对于二维卷积和三维卷积的原理进行了深入的剖析，对 CNN 的卷积、池化、全连接、滤波器、感受野等关键概念进行了充分的理解。本节内容将继续秉承之前 DNN 的学习路线，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的卷积机制
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2023-11-04 18:55:43
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在前3篇博客介绍完pytorch的基础知识之后，我这里我们接着介绍简单网络的搭建，详述卷积操作，最后根据卷积操作搭建 神经网络的卷积层。1. nn.Module的简单使用 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 的官方帮助文档
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2023-12-10 12:05:04
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目录1、nn.Module——搭建属于自己的神经网络1.1、torch.nn.Module类概述1.1.1、torch.nn.Module类的简介Module类封装的方法简介设计神经网络的核心：构造函数__init__和forward方法1.2、搭建神经网络--torch.nn.Module类的不同方式应用通过nn.Sequential来包装层1.3、Module类的常见方法层的四种索引方法Mo
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2023-08-08 10:46:01
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一、神经网络的实现过程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、使用训练好的模型预测和分类 二、前向传播 前向传播就是搭建模型的计算过程
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2023-10-26 19:45:35
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手把手带你快速搭建PyTorch神经网络1. 定义一个Class2. 使用上面定义的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
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2023-08-31 22:06:09
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神经网络的底层搭建实现一个拥有卷积层CONV和池化层POOL的网络，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；保留边界的更多信息 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
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2023-10-10 10:51:55
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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 计算神经网络的输出（Computing a Neural Network’s Output）1.4.4 多样本向量化（Vectorizing across multiple examples）1.4.5 向量化实现的
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2023-10-27 00:35:59
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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框架进行神经网络的实现过程，对于神经网络的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）数据集的一些基础操作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
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2024-04-07 18:57:38
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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”的视频：点击跳转 本系列笔记为pytorch入门学习，所以主要学习使用pytorch框架进行神经网络的实现过程，对于神经网络的基本原理可能不会做过
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2024-02-06 23:13:48
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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
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2023-08-03 14:33:31
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Follow Your Heart：面临太多的选择，人总会迷茫，有好有坏，理性的选择往往是最好的选择，但往往会有人选择感性，遵从自己的内心，哪怕举步维艰，不知道是成功还是失败，还是想这样选择，可能有些人有些事有些东西值得你付出，但愿这一切都会变得好起来。一、神经网络初步接触神经网络，感觉被高大上名词给吓住了，高深莫测的CNN,DNN,让人望而却步。简单来说神经网络是用来预测数据的一种模型，而这种模
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2023-11-21 16:43:52
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使用Tensorflow建造神经网络一、Tensorflow建造神经网络添加一层神经元的函数1. 定义数据 — 输入层2. 创建隐藏层和输出层3. 误差计算4. 误差传播5. 参数初始化6. 开始模拟7. 完整代码二、【附录】1. 关于`reduction_indices`2. 关于`tf.nn.relu`3. 关于`numpy.linspace()`4. 关于`tf.train.Gradien
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2023-06-29 12:06:22
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1 超大图上的节点表征学习1.1 简述在十分庞大（节点数极多）的图上，图神经网络训练所需要的计算资源相当多，会极大地消耗计算机内存及显卡显存，这对使用者的设备带来过大的要求。图神经网络已经成功地应用于许多节点或边的预测任务，然而，在超大图上进行图神经网络的训练仍然具有挑战。普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，要么面临着随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长的问题，要么面临着保存整个图的信息
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2023-10-05 15:06:58
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目录1 神经网络的搭建1.1 通过Sequential构建1.2 利用function API构建1.3 通过model的子类构建2 神经网络的优缺点2.1 优点2.2 缺点3 总结 1 神经网络的搭建接下来我们来构建如下图所示的神经网络模型：tf.Keras中构建模有两种方式，一种是通过Sequential构建，一种是通过Model类构建。前者是按一定的顺序对层进行堆叠，而后者可以用来构建较复
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2023-09-25 10:34:04
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目录一、神经网络基本骨架搭建nn.modulenn.Module的使用二、神经网络中一些神经结构的使用1. Convolution Layers 卷积层（1） 卷积操作示例（2） 用代码验证上述卷积操作的正确性（使用F.conv2d）（3） 卷积层nn.Conv2d的使用（4） 理解卷积层nn.Conv2d的各个参数（5） torch.nn.conv2d和torch.nn.functional.
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2023-08-31 09:35:00
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Tensorflow 莫凡学习本篇文章详解讲解了tensorflow的一个简单的实例，具体视频请见B站——Tensorflow 搭建自己的神经网络 (莫烦 Python 教程)。 所采用的框架是 Win10 + Tensorflow1.13 + Pycharm，目标是对Y = x*x 函数进行学习后的拟合。1、定义层进行修改def add_layer(inputs, in_size, out_si
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2023-08-19 20:41:14
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