实验介绍实验要求：实现一个手写数字识别程序，如下图所示，要求神经网络包含一个隐层，隐层的神经元个数为15。整体思路：主要参考西瓜书第五章神经网络部分的介绍，使用批量梯度下降对神经网络进行训练。读取并处理数据数据读取思路：数据集中给出的图片为28*28的灰度图，利用 plt.imread() 函数将图片读取出来后为 28x28 的数组，如果使用神经网络进行训练的话，我们可以将每一个像素视
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2023-08-10 20:35:50
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Python 深度学习-神经网络入门第一次写博客，也是刚刚接触神经网络的小白，所以想将自己的学习到的一点点知识分享给大家，同时也可以加深对神经网络的理解详细信息语言:python 框架：Keras IDE：jupyter notebook 处理问题：电影评论分类（二分类）、新闻主题分类（多分类）、预测房价（回归问题）一、 电影评论分类（二分类）： 本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库
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2023-10-16 00:24:22
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卷积神经网络示例 （Convolutional neural network example）假设，有一张大小为 32×32×3 的输入图片，这是一张 RGB 模式的图片，你想做手写体数字识别。 32×32×3 的 RGB 图片中含有某个数字，比如 7，你想识别它是从 0-9 这 10 个字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。输入是 32×32×3 的矩阵，假设第一层使用过滤器大小为
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2023-09-05 10:35:19
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的Θ（1）矩阵的且，或，非：我们可以把这些拿到”同“逻辑运算符（如果X1和X2都是0或1则为1）。 在第一层和第二层之间的过渡，我们将使用一个Θ（1）相结合的和矩阵： 第二和第三层之间的过渡，我们将使用一个Θ（2）矩阵的使用价值或： 让我们写下我们所有的节点的值：我们有了同或算子使用隐藏层节点！下面总结上述算法：
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2017-08-09 15:00:00
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卷积神经网络实例经典卷积网络LeNet-5，1980年代的。AlexNetVGG-16残差网络1*1卷积Inception网络 经典卷积网络LeNet-5，1980年代的。该网络可以识别图片中的手写数字，是针对灰度图像训练的AlexNet首先使用一张2272273的图片做输入，第一层使用96个1111的过滤器，步长s为4，得到555596的输出，然后用33的过滤器，步长为2，进行最大池化操作，输
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2023-09-13 23:31:10
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神经网络是许多现代人工智能 (AI) 应用的核心。人工神经网络 (ANN) 是一个松散地基于大脑结构的模型：它由称为神经元的连接元素组成，每个连接都有一个数值权重。卷积神经网络 (CNN) 是一种特殊类型的人工神经网络，可以解决计算机视觉 (CV) 问题，例如图像分类、对象检测和一般识别。CNN 的主要构建块是卷积层。这些层由提取图像中相关特征的小过滤器组成，每一层都根据前一层的输入提取更多抽象特
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2023-11-13 16:31:39
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感知机：好消息，对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。即便是计算机进行的复杂处理，感知机（理论上）也可以将其表示出来。坏消息，设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，现在还是由人工进行的。 神经网络：为了解决感知机的坏消息。神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。1 从感知机到神经网络1.1 神经网络的例子： 图中的网络一共由 3层神经元构
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2023-09-01 20:12:48
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BP神经网络算法：后向传播，使用后向传播算法，学习分类或预测的神经网络
输入：
.D: 由训练元祖和其相关联的目标值组成的数据集
Ｌ：学习率
输出：训练后的神经网络本文简单以回归问题进行学习，故输出层的激励函数设置为f(x)=ximport numpy as np
class BPNetwork(object):
def __init__(self, input_nodes, hidde
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2023-08-31 20:18:14
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出品：贪心科技
作者: 山南 阅读人群：想了解卷积神经网络基本概念 1.1 背景2.1 神经网络 2.1.1 感知机2.1.2 激活函数2.1.3 反向传播2.2 卷积的定义2.3 卷积的Stride步长2.4 Padding2.5 Pooling池化层2.6 ReLU(Rectified Linar Unit)修正线性单元2.7 Dropout2.8 So
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2023-10-13 00:00:26
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谁能告诉我在MATLAB中怎么用遗传算法优化BP神经网络，最好能有个学习视频了工具箱比较麻烦，最好还是编程实现。其实，BP神经网络调用也就一句话：net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')'tansig','purelin'},'traingdm'就是阈值函数，决定你的阈值。神经网络编程到底有多神奇神经网络算法，通过一
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2023-09-11 21:43:38
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神经网络算法实例说明有哪些？在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。卷积神经网络通俗理解人体神经网络
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2023-08-14 16:58:03
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目录神经网络激活函数引入激活函数原因：sigmoid激活函数tanh 激活函数ReLU 激活函数（最常用）SoftMax如何选择反向传播参数初始化方法优化方法正则化批量归一层网络模型调优的思路 神经网络简单的神经网络包括三层：输入层，隐藏层，输出层。 其中隐藏层可以有很多层，每一层也可以包含数量众多的的神经元。激活函数引入激活函数原因：激活函数用于对每层的输出数据进行变换, 进而为整个网络结构结
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2024-04-04 12:46:14
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个人理解BP神经网络属于人工智能范畴，在我看来它更多的是一个用于预测的工具，尽管它的用处还不仅于此。在数学建模上，很多时候，题目提供了很多历史数据，我经常用这些历史数据，用BP神经网络训练它，利用训练好的BP神经网络，来预测接下来的未知的值。BP神经网络关于该神经网络的繁多的理论这里就不去深究了，百度一查一大把，一堆的理论反正我是看不下去的，所以这里只是讲如何把BP神经网络当成一个工具来用，当然一
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2023-08-16 17:58:45
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神经网络（Neural Networks）是机器学习的一种模型算法。如果你曾学习过机器学习的课程，那么你应该也接触过神经网络。神经网络是一组特定的算法，它引起了机器学习领域的彻底性的变革。神经网络启发于生物神经网络，当前我们所说的深度神经网络已被证明十分有用。神经网络本身就是一般的函数逼近，这也是为什么他们能被运用于几乎任何一个关于从输入到输出空间的复杂映射的机器学习问题中。 为什么要
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2023-10-08 20:45:24
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运行环境：jre1.7以下是神经网络的主体类public class NeuralNetwork {
int inputNodes;//输入层节点数
int hiddenNodes;//隐藏层节点数
int outputNodes;//输出层节点数
double learningRate;//学习率
double[][] weight_ih;//输入层与隐藏层之间的权重
doubl
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2023-07-19 12:56:39
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文章目录1. 引言2. LSTM的基本概念2.1 实现思路2.2 三个门的工作流程2.2.1 计算流程2.2.1.1 单个神经元的工作流程2.2.1.2 输入变量是个啥？1. 极简版——单层LSTM的工作流程2.2.1.3 标准版——单层LSTM的工作流程2.2.1.4 常用版——单层LSTM的工作流程2.2.1.5 常用版——多层LSTM的工作流程2.2.2 输入维度与隐藏循环神经元数目的关系
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2023-12-09 13:03:57
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利用pytorch的nn工具箱，构建一个神经网络神经网络核心组件及其关系图神经网络的核心组件神经网络关键组件相互关系图神经网络实例背景说明神经网络结构代码示例导入必要的模块定义一些超参数下载数据并对数据进行预处理可视化源数据构建模型训练模型可视化训练及测试损失值如何构建神经网络构建网络层前向传播反向传播训练模型参考文献 神经网络核心组件及其关系图神经网络的核心组件（1）层：神经网络的基本结构，将
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2023-08-02 11:14:26
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keras构造神经网络，非常之方便！以后就它了。本文给出了三个例子，都是普通的神经网络例一、离散输出，单标签、多分类例二、图像识别，单标签、多分类。没有用到卷积神经网络（CNN）例三、时序预测，单标签、多分类。（LSTM）说明keras对于神经网络给出的流程图，非常容易理解。 【重点】训练神经网络围绕以下对象: 1. 层，用于合并成网络(或模型) 2. 输入数据和
作者 | Harper人工神经网络实例通过我们前面的内容，大家肯定都了解到，机器学习是一种非常健壮的模式匹配技术，可以使用机器学习算法来发现复杂的关系，甚至能够以人类无法感知的方式对数据进行分类。神经网络则将此能力提升到了一个更高的层次。利用神经网络，我们可以使用成千上万甚至数百万的人工神经元来分析数据和识别微妙的模式。本期给大家展开谈一个常见的机器学习分类问题。想象一下，你想
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2024-01-07 18:39:13
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简介模型剪枝就是根据神经元的贡献程度对网络中的神经元进行排名，可以从网络中移除排名较低的神经元，从而形成一个更小、更快的网络模型。基本思想示意图：模型剪枝根据神经元权重的L1/L2范数来进行排序。剪枝后，准确率会下降，网络通常是训练-剪枝-训练-剪枝（trained-pruned-trained-pruned）迭代恢复的。如果我们一次剪枝太多，网络可能会被破坏得无法恢复。所以在实践中，这是一个迭代
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2024-02-04 20:31:53
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