此图为使用神经网络预测猫狗案例。 文章目录什么是神经网络？训练神经网络前向传播损失函数反向传播完整应用提问结束语 什么是神经网络？大多数神经网络的介绍性文本在描述它们时都会提出大脑类比。在不深入研究大脑类比的情况下，我发现将神经网络简单地描述为将给定输入映射到所需输出的数学函数会更容易。神经网络由以下组件组成输入层x任意数量的隐藏层一个输出层，ŷ每层W 和 b之间的一组权重和偏差每个隐藏层的激活
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2023-08-02 14:05:22
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1-1. 只有输入和输出，无隐层import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True)
#每个批次的大小
batch_size=100
#计算一共有多
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2023-09-14 13:30:06
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本文主要用于积累自己学习过程中搭建神经网络的常见代码，如有不准确之处，欢迎各路大神指出！谢谢！训练网络optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
criterion = nn.NLLLoss()optim.SGD （）用于优化神经网络，使得
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2023-08-10 23:43:41
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文章目录卷积神经网络中几种常用的模型1、LeNet2、AlexNet3、VGG4、InceptionNet6、ResNet7、DenseNet8、训练代码9 、总结 卷积神经网络中几种常用的模型1、LeNetLenet 是一系列网络的合称，包括 Lenet1 - Lenet5，由 Yann LeCun 等人在 1990 年中提出来的，被认为是最早的卷积神经网络（CNN），为后续CNN的发展奠定了
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2023-11-24 07:57:55
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一、什么是GRU？GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题，与LSTM的作用类似，不过比LSTM简单，容易进行训练。二、GRU详解GRU模型中有两个门，重置门和更新门，具体作用后面展开说。先来看一张GRU的图，看不懂没关系，后面慢慢展开说。符号说明：:当前时刻输入信息 :上一时刻的隐藏状态。隐藏状
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2023-08-04 22:39:24
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前沿：先学习本篇文章之前，建议大家先学习我编写的上一篇“使用Python从头实现一个神经网络”，再来学习学习本篇使用神经网络进行房价预测。介绍：本次使用神经网络进行房价的预测，利用数据样本学习，得到相关因素预测房价。数据介绍：数据来源：使用爬虫工具爬取广州某小区的售房信息。爬取到的数据如下：选取变量共有380条数据，七项指标，选取其中五项指标，分别为总价，面积、房间数量、客厅数量、建造年份。选取房
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2023-09-14 21:11:27
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很多人在做深度学习的时候，都把神经网络看成了一个黑盒子，只管输入不同的训练样本和标签，就可以预测出来和训练样本标签相似的结果。想必不少人也研究过神经网络的计算过程，在研究中一定会学到梯度下降算法和损失函数，也一定会了解到卷积核和反向传播求导等概念。那么你一定会好奇我们训练出来的模型到底是什么？它长什么样子？卷积核长什么样子吧？本文通过python代码读取训练好的 PointNet 神经网络模型让你
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2023-11-04 15:47:31
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一、前馈神经网络基本模型前馈神经网络是最基本的神经网络，其中的一些基本概念在神经网络的研究中被广泛的使用。一个前馈神经网络可以看做是一个函数 fθ:x→y 其中输入
x∈Rn，输出
y∈Rm，函数的行为通过参数
θ∈Rp 来决定。 构造一个神经网络，需要的各个要素如下：1、神经元模型神经元模型是构建神经网络的基本模块。神经元模型的要素如下：每个神经元的输入为一个向量 x∈Rn，输
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2023-08-08 13:30:42
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一、前述CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。二、CNN与RNN对比1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图： 2.相同点： 2.1. 传统神经网络的扩展； 2.2. 前向计算产生结果，反向计算模型更新； 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。3.不同点： 3.1
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2023-09-25 09:45:14
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此代码将传统神经网络用粒子群算法改进，通过粒子群算法的值作为神经网络权重初值，精度更高，改良BP神经网络反向传播的梯度下降法，让误差更好的逼近全局最优值；本代码多或单输入，对应多或单输出均可；%% 清空环境
clc
clear
%PSO-BP神经网络预测，
%"多或单输入与多或单输出均可"
%读取数据
%先将测试集与训练集、输入与输出区分好,
%"数据自己拆分好训练集与测试集，xlsx对应命名如
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2023-09-18 16:03:53
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近期， JoinQuant 金融终端上线了python3.6版本，并且为小伙伴们带来了诸多重要更新：期权数据；支持 Tick 回测功能；研究示例文件增加了 TensorFlow、PyTorch 的安装教程；支持 pip 一键安装 TensorFlow、PyTorch、Keras 等深度学习库；组合优化更新：支持风险因子暴露限制、换手率限制、流动性限制、流动性限制、行业偏离度限制、追踪误差限制、换手
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2023-12-25 23:17:56
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1. 容量控制和预处理AlexNet通过暂退法控制全连接层的模型复杂度，而LeNet只使用了权重衰减。 为了进一步扩充数据，AlexNet在训练时增加了大量的图像增强数据，如翻转、裁切和变色。 这使得模型更健壮，更大的样本量有效地减少了过拟合。import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
net = nn.Seque
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2023-11-14 07:25:21
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from sklearn.neural_network import MLPRegressorhidden_layer_sizes :隐含层尺寸，例如hidden_layer_size=(30,20,20) activation:激活函数，常用"identity",“logistic”,“tanh”,“relu” solver:模型优化的方法 ，常用三种："lbfgs"牛顿法,适合小样本、 “sg
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2023-05-24 14:57:27
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0.神经网络模型 一个简单的神经网络，其含括3个层，输入层，隐藏层，输出层。 输入层（Input layer）：用于输入样本数据x； 隐藏层（Hidden layer）：用于处理输入的数据，例如降维，突出数据特征，其中可能含有多个层； 输出层（Output layer）：输入数据由隐藏层传入，经过计算，再输出最终结果。 其架构图[1]如下： 1. 线性模型 关于如何入手，由单
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2023-09-03 15:19:26
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# -*- coding= UTF-8 -*-
import tensorflow as tf
#通过Numpy工具包生成模拟数据集
from numpy.random import RandomState
#定义数据训练batch大小
batch_size = 8
#定义神经网络参数
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=1, se
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2024-01-11 20:51:58
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1.项目背景经济广告是指以营利为目的的广告，通常是商业广告，它是为推销商品或提供服务，以付费方式通过广告媒体向消费者或用户传播商品或服务信息的手段。商品广告就是这样的经济广告。为促进产品的销售，厂商经常会通过多个渠道投放广告。本项目将根据某公司在电视、广播和报纸上的广告投放数据预测广告收益，作为公司制定广告策略的重要参考依据。本项目通过通过人工神经网络回归模型来进行广告投放数据的预测，并通过网格搜
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2023-10-23 11:51:43
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前向传播的线性函数线性函数。神经网络的层数，3层的神经网络其隐藏层为两层。以三层神经网络为例：h1=x.dot(w1)+b1,h2=h1.dot(w2)+b2，scores=h2.dot(w3)+b3批量归一化批量归一化这一步骤在线性函数和激活函数之间，将h1=x.dot(w1)+b1结果拿去激活函数之前进行批量归一化。相当于每一步前向传播都运用了数据预处理的操作，使得加速收敛。 sam
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2023-07-05 10:52:47
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卷积网络代码network3.py整体看来，程序结构类似于 network2.py，尽管细节有差异，因为我们使用了 Theano。FullyConnectedLayer 类首先我们来看 FullyConnectedLayer 类，这类似于我们之前讨论的那些神经网络层。下面是代码：class FullyConnectedLayer(object):
def __init__(self, n_in,
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2023-10-05 23:44:12
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Pytorch和Tensorflow作为现在最流行的神经网络的框架，是现在绝大多数神经网络爱好者用来搭建神经网络模型的必要框架。Pytorch背后是Facebook人工智能研究院(FAIR)，Tensorflow背后是谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)。循环神经网络是和卷积神经网络一样重要和值得了解和学习的神经网络，一般用于处理数据点的序列或时间序列，如自然语言处理，而卷积神经网
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2023-11-10 19:40:52
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(1) 简单理解LSTM神经网络首先推荐看一遍火贪三刀的博客，解释浅显易懂。简单总结下：1）递归神经网络Recurrent Neural Networks（RNNs）：当前时刻的输出，不仅与当前时刻的输入有关，与上一时刻的输出也有关，所有的递归神经网络都是由重复神经网络模块构成的一条链，该重复模块通常是一个单tanh层，通过当前输入及上一时刻的输出来得到当前输出。2）Long Short Term
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2023-08-09 20:21:13
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