BP神经网络（python代码） 神经网络是深度学习的基础。个人理解神经网络就是可以拟合任何一种广义线性模型的结构，本文主要记录python代码的学习笔记。BP神经网络原理（待补充，可以详见《数据挖掘概念与技术》P258页）伪代码：代码中使用的随机梯度下降，伪代码是使用整体数据做梯度下降。
[python]
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2023-06-29 22:28:38
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# 神经网络与R语言
## 简介
神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，用于模拟人脑的学习过程和智能决策。神经网络由多个神经元组成的层次结构，通过调整神经元之间的连接权重，实现对输入数据的学习和预测。
R语言是一种用于统计计算和图形化的开源编程语言。它在数据分析和机器学习领域非常流行，因为它提供了丰富的统计和机器学习包，包括用于神经网络的包。
本文将介绍如何在R语言中使用神经网络
原创
2023-08-23 10:51:32
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1、前馈神经网络前馈神经网络描述的是网络的结构，是指每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层。2、BP神经网络百度百科：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP即Back Peopagation，就是常用的反向传播算法。3、MLPMLP是多层感知机也被称为多层神经网络，是一种前向结构，包括输入层、隐藏层和输出层。至少三层结构（即隐藏层只有一层网络），如图所
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2023-07-09 08:15:44
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线性神经网络前言：该大章分为7小章节， 本章我们将介绍神经网络的整个训练过程 :如下图顺序所示：
定义简单的神经网络架构
数据处理
指定损失函数
如何训练模型
1. linear-regression(线性回归)NOTE:
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2023-07-24 20:45:32
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文章目录1 神经网络2 BP神经网络2.1 模型概述2.2 BP神经网络的工作原理2.3 建模步骤（1）数据预处理（2）BP神经网络初始化（3）激活函数的确定（4）初始化权值、阈值，确定学习速率（5）计算输入层和隐含层的结果（6）误差计算（7）权值更新（8）阈值更新（9）判断算法迭代能否终止，如果不能终止，则返回步骤（5）3 BP神经网络的Python实现 1 神经网络人工神经网络（Artifi
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2023-07-05 21:46:26
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简介关于使用Dense层（密集连接型网络）处理MNIST数字图像分类的问题，卷积神经网络，是计算机视觉领域使用最广泛的一种深度学习模型。可以对比，使用简单的卷积神经网络，即可达到比使用Dense层模型精确度更高的模型。与密集连接层不同，卷积层学到的是图像的局部模式，而Dense层是从输入空间中学习全局模式。这个重要特性使用卷积神经网络具有以下特点：学习到模式具有平移不变性，这使得它可以在图像的任意
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2023-12-14 10:15:27
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简介关于使用Dense层（密集连接型网络）处理MNIST数字图像分类的问题，可以参考使用keras构建和训练mnist的神经网络。卷积神经网络，是计算机视觉领域使用最广泛的一种深度学习模型。可以对比，使用简单的卷积神经网络，即可达到比使用Dense层模型精确度更高的模型。与密集连接层不同，卷积层学到的是图像的局部模式，而Dense层是从输入空间中学习全局模式。这个重要特性使用卷积神经网络具有以下特
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2023-12-14 10:01:59
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Elman神经网络及其在R语言中的实现
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它由一系列互相连接的神经元组成，可以学习和解决各种复杂问题。Elman神经网络是一种常用的循环神经网络，它的设计灵感来自于人脑的工作方式。在本文中，我们将介绍Elman神经网络的原理，并使用R语言实现一个简单的Elman神经网络。
Elman神经网络的原理
Elman神经网络的特点在于它能够对序列数据进行学习和
原创
2024-02-04 09:22:54
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人工神经网络Artificial Neural Nerworks 基本术语概念：人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）感知器（Perceptron）：以一个实数值向量作为输入，计算输入的线性组合，如果结果大于某个阈值输出1，否则输出-1。权值（weight）：贡献率。线性可分（linearly separable）Delta法则（delta rul
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2023-11-18 18:36:50
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本文讨论的关键词：Logistic Regression（逻辑回归）、Neural Networks（神经网络）之前在学习LR和NN的时候，一直对它们独立学习思考，就简单当做是机器学习中的两个不同的models，从来没有放在一起观察过，最近通过阅读网络资料，才发现，原来LR和NN之间是有一定的联系的，了解它们之间的联系后，可以更好地理解Logistic Regression（逻辑回归）和Neu
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2023-07-04 13:37:47
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危险，危险，危险——好久不见，等你在这里见面~在经过前两期关于神经网络的简单介绍后，今天小Mi将进一步介绍神经网络的代价函数、前向传播和反向传播，废话不多说，我们开干吧~1 代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的
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2023-10-28 18:56:23
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回归数据可以用Keras深度学习API轻松拟合。在本教程中，我们将简要地学习如何通过使用R中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。在这里，我们将看到如何创建简单的回归数据，建立模型，训练它，并最终预测输入数据。该教程包括生成样本数据集建立模型训练模型并检查准确性预测测试数据源代码列表我们将从加载R的Keras库开始。library(keras)生成样本数据集首先，本教程的样本回归时间序列数
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2023-08-12 14:03:49
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神经网络一、人工神经网络人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),基本思想是模拟人脑的神经网络进行机器学习人工神经 is 深度学习的基础简称为神经网络或神经计算1. 神经网络结构是一种仿生的方法，科研适应复杂模型的启发式学习技术2. 一个神经元的结构神经元的结构包括植入值（x1,x2,…,xn）,权重（w1,w2,…,wn）以及偏移量b。输出值为$y = f(\s
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2023-08-11 19:50:17
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本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码（点击文末“阅读”获取完整代码数据）。相关视频设置library(keras)下载并准备 CIFAR10 数据集CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。数据集
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2023-07-24 20:53:30
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第三章分析写出网络结构前向传播测试集判断 分析写出网络结构class Network:#定义一个神经网络对象
def __init__(self,sizes):#初始参数，sizes是每层的神经元个数
self.sizes=sizes
self.num_layers=len(sizes)
self.biases=[np.random.ran
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2023-09-19 23:08:11
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LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码，并基于heatmap热力图实现对结果的展示。一、GRUGRU的公式如下图所示： 其代码部分：class GRU(torch.nn.Module):
def __init__
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2023-08-06 12:56:42
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目录1 作用2 API介绍2.1 Model.compile()2.2 Model.fit()2.3 Model.evaluate()2.4 Model.predict()2.5 Model.train_on_batch()2.6 Model.test_on_batch()2.7 Model.predict_on_batch()3 使用3.1 Sequential序贯模型3.2 Model函数式
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2023-08-19 19:46:42
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作者 | Anticoder神经网络构建好，训练不出好的效果怎么办？明明说好的拟合任意函数(一般连续) ，说好的足够多的数据(Occam's razor)，仔细设计的神经网络都可以得到比其他算法更好的准确率和泛化性呢(当然不是我说的)，怎么感觉不出来呢？很直观，因为神经网络可以随意设计，先验假设较少，参数多，超参数更多，那模型的自由度就非常高了，精心设计对于新手就变得较难了。这里讲一
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2023-10-13 10:54:03
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卷积神经网络在几个主流的神经网络开源架构上面都有实现，我这里不是想实现一个自己的架构，主要是通过分析一个最简单的卷积神经网络实现代码，来达到进一步的加深理解卷积神经网络的目的．具体的怎么使用这里就不用说了，这里都有介绍，我只是分析一下这个代码的实现过程并解析代码，梳理一下神经网络是怎么使用的和构造原理．一般的神经网络主要包含几个步骤：准备滤波器。卷积层：使用滤波器对输入图像执行卷积
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2023-09-26 10:48:27
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我对源代码做了大量的注解，希望有助于大家理解#coding:utf-8
#与文章 中的步骤搭配使用
#该模型具有泛用性，即可以添加任意多的隐藏层，但需要修改train部分代码来连接新加入的层和原有的层，使其能够正常地向前和向后传递
import random
import math
# 参数解释：
# "pd_" ：偏导的前缀
# "d_" ：导数的前缀
# "w_ho" ：隐
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2023-07-20 16:23:53
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