本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wi
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2021-07-24 21:14:35
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本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wi
原创
2021-08-01 13:23:23
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神经网络编程入门 本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在://en.wikiped
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2016-11-09 01:23:00
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神经网络概论作者说，神经网络并不复杂！“神经网络”一词很流行，人们通常认为它很难，但其实要简单得多。是不是这样呢？先看再说。神经网络的理解主要分为三个部分，神经元、神经网络的构建、训练神经网络。神经元——神经网络的基本单元这是2-input神经元的样子。首先神经元接受输入x1、x2，进行一些数学运算以后，然后产生一个输出y。在神经元里，通常会发生三件事：1、每个输入乘以相应的权重；2、将所有加权输
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2023-07-28 15:27:36
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神经网络的计算通常包括前向传播(foward propagation)步骤和反向传播(backward propagation)的步骤；
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2023-05-31 09:18:35
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前些日子，怀着对神经网络的无限向往，买了《Python神经网络编程》（为什么买它，决策过程已经忘了0.0），经过几天‘刻苦‘的钻研（主要是python库，numpy和scipy的一系列方法，各种百度），在彻底了解了神经网络的基本原理后，感觉基础的神经网络有点鸡肋（神经网络可以有多种，例如卷积神经网路等等），基础的神经网络主要建立在大量数据训练的基础上，从数据集之中提取相关特征保存在矩阵之中（以我目
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2023-09-08 11:19:27
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零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字，2、数据集：需要下载train set和test set两个数据集。数据分析：每一行代表一个手写数字。每行第一列是这个数字的值，从第二列开始代表像素值。3、编程语言pyt
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2023-10-29 21:55:25
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零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。先直观感受下神经网络的训练过程，可以打开如下网址看动态过程。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字2、数据集：https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/需要下载tra
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2023-07-20 20:22:12
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一、神经网络剖析1. 训练神经网络主要围绕以下四个方面：（1） 层，多个层组合成网络（或模型）。（2）输入数据和相应的目标。（3）损失函数，即用于学习的反馈信号。（4）优化器，决定学习过程如何进行。2. 层：神经网络的基本数据结构是层。层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。3. 模型（层构成的网络）：（1
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2023-07-06 23:52:52
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神经网络的参数主要有两大块，一是各神经元之间连接的权重参数，而是表示各功能神经元阈值的偏置参数。通过对损失函数使用梯度下降法，可以找到最优的权重和偏置参数，使得损失函数达到极小。神经网络原理介绍（以二层神经网络为例）如上图所示，一个简单二层神经网络包含输入层、隐层和输出层。输入的数据乘以第一层权重参数矩阵后，到达隐层，经隐层的激活函数作用后，乘以第二层权重参数矩阵后到达输出层，经输出层的激活函数处
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2023-08-09 17:40:40
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我们现在将学习如何训练神经网络。我们还将学习反向传播算法和Python深度学习中的反向传递。我们必须找到神经网络权重的最佳值以获得所需的输出。为了训练神经网络，我们使用迭代梯度下降法。我们最初从权重的随机初始化开始。在随机初始化之后，我们利用前向传播过程对数据的某个子集进行预测，计算相应的成本函数C，并且将每个权重w更新为与dC / dw成比例的量，即成本函数w.r.t的导数。重量。比例常数称为学
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2023-08-09 15:38:17
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文章目录2.4 使用python制作神经网络2.4.1 框架代码例子(1) 简单神经网络(2) 手写体数字识别① 使用部分数据集的手写体数字识别：② 使用完整的数据集手写体数字识别mnist数据集csv格式链接：参考书籍：python神经网络编程 [英] 塔里克·拉希德 2.4 使用python制作神经网络2.4.1 框架代码1、初始化函数__inital__()———设定输入层节点、隐藏层节点
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2023-08-16 14:19:20
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关于神经网络的理解1.关于神经元，神经网络的解释2.为何神经网络需要很多个节点3.神经网络的工作原理：前向传播4.神经网络学习的途径：反向传播5.数据中输入与输出的标准化处理6.关于权重的随机初始值实例：搭建一个神经网络源程序及代码注释 1.关于神经元，神经网络的解释①首先来观察生物大脑中的基本单元——神经元。 虽然神经元有各种形式，但是所有的神经元都是将电信号从一端传输到另一端，沿着轴突，将电
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2023-08-13 22:28:17
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推荐一本由美国量⼦物理学家、科学作家 Michael Nielsen编写的非常好的深度学习入门书籍-《Neural Network and Deep Learning》，中文译为《神经网络与深度学习》。这是一本解释人工神经网络和深度学习背后核心思想的免费在线书籍。前⾔《神经⽹络和深度学习》是⼀本免费的在线书。本书会教会你： • 神经⽹络，⼀种美妙的受⽣物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进
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2023-08-28 14:18:22
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Python快速构建神经网络一、前言机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢？说到神经网络很容易让人们联想到生物学中的神经网络，而且很多时候也会把机器学习的神经网络和生物神经网络联系起来。但是其实人类至今都没有完全理解生物神经网络的运作，更不要谈用计算机实现生物神经网络了。相比之下，机器学习中的神经网络更像是一
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2023-08-25 22:48:01
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一、人工神经网络什么是神经元？ 图中可以看出一个完整的神经元主要由三部分组成：输入层->隐藏层->输出层， 输入层与隐藏层之间多种关系通过W(权重)来区别 隐藏层对于输入值和权重进行分析，最终输出判断结果实际生活中神经网络是由多个神经元组成，视图如下：激活函数（而在A-NN中的具体操作是这样的，我们做输入（X）和它们对应的权重（W）的乘积之和，并将激活函数f（x）应用于其获取该层的输出
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2023-08-26 18:29:27
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文章目录1 神经网络核心组件1.1 层：深度学习的基础组件1.2 模型：层构成的网络1.3 损失函数与优化器：配置学习过程的关键2 Keras简介2.1 Keras、TensorFlow、Theano和CNTK2.2 使用Keras开发3 电影评论分类：二分类问题3.1 IMDB数据集3.2 准备数据3.3 构建网络3.4 方法验证3.5 生成预测结果3.6 小结4 新闻分类：多分类问题4.1 路
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2023-08-15 10:41:18
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Python构建神经网络一、 首先构建代码框架1、代码框架2、初始化网络二、权重三、查询网络函数四、训练函数1、简单测试一下2、训练部分五、综合的代码 一、 首先构建代码框架首先来构建一个神经网络的类。大致有三个函数。初始化函数–用来设定输入层、隐含层、输出层的数量训练函数–用来学习给定样本数据，优化权值查询函数–给定输入，从输出的节点获得答案 这个是一个大致的框架，后续可以逐渐添加更多的函数。
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2023-06-16 09:41:35
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一个 11 行 Python 代码实现的神经网络概要：直接上代码是最有效的学习方式。这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法。代码如下： X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ])
y = np.array([[0,1,1,0]]).T
syn0 = 2*np.random.rand
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2024-04-12 23:27:33
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python神经网络编程①-基于MNIST数据集
本人通过异步图书《python神经网络编程》这部书来学习，所以此博客内容大概为这本书的概括。基础知识储备：一台简单的预测机计算机器神经元在神经网络中追踪信号1.一台简单的预测机 我们通过眼睛看到外边世界，然后通过大脑分析场景，继而思考分析场景得出结论。 对于一台基本的机器而言，接受了一个问题，做出一些“思考”，然后输出一个答案。如下图所
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2023-08-05 22:55:54
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