本文详细的介绍了神经网络的模型、工作方式等基本原理，针对Iris数据集，给出了使用Matlab实现的BP神经网络算法和C# AForge框架实现的BP神经网络程序，最后对影响神经网络性能的各项参数进行了对照分析。
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、 Matlab 实现前向神经网络的方法3、 AForge.NET实现前向神经网
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2023-12-05 08:53:19
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神经元学说的历史http://slx.yau.edu.cn/info/1106/1401.htm神经学界的神经科学巨星。神经元分类：按突起分类： 假单极神经元pseudounipolar neuron、双极神经元bipolar neuron、多级神经元multipolar neuron。按功能分类：感觉神经元sensory neuron、运动神经元、中间神经元 感觉神经元sensory neu
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2023-07-20 12:12:55
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神经元计算机神经元网络是通过模拟生物神经元的特性来实现的：在生物体中神经元中的 轴突负责将电流输出传给其他神经元，而细胞突的另一种形态——树突，负责接收其他 的神经元传入的电流。多个神经元的输出电流可以经由树突这一细胞突结构将输出电流 输出给统一神经元。并且在生物体中，神经元的激活存在阈值：即如果电流没有高于该 神经元的阈值，那么神经元不会有电流输出，一旦超过阈值，输出就会被激活，神经元 会通过轴
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2024-01-02 19:32:48
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最近开始啃LSTM，发现BPTT这块还是不是很清晰，结合RNN，把这块整理整理RNN前馈神经网络（feedforward neural networks）如下图所示（这块内容可见我的博客神经网络BP算法）： 假设我们的训练集只有一个实例（x(1),y(1)），我们的神经网络是一个三层的神经网络，即隐藏层只有1层。 以中间层神经元Sj，(j=1,2)为例，它只模仿了生物神经元所具有的三个最基本也
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2024-03-26 11:05:51
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1、LSTM和attention在机器翻译领域的应用： 全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制：这篇文章很好的讲解了简单的Seq2Seq模型是怎样的，以及怎么利用LSTM做翻译，以及如何在Seq2Seq中引入attention进行计算的，感觉算是Seq2Seq比较好的一个入门。
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2024-05-22 20:50:22
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M-P模型什么是M-P模型 所谓M-P模型，其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。简单点说，它是对一个生物神经元的建模。 生物神经元的结构在谈M-P模型的内容之前，我们先得了解一下人脑中的神经元的结构，然后再研究M-P对人脑的神经元是如何建模的。右图是一张生物神经元的简化示意图。
神经元在结构上由细胞体、树突、轴突和突触4部分组成。（1）细胞体细胞体是神
【官方双语】深度学习之神经网络的结构 Part 1 ver 2.0_哔哩哔哩_bilibiliIntroduction:在这个视频中我们讲解的神经网络是非常原始的多层神经网络MLP。在这里，一个神经元就是一个圈圈，叫做Neuron，可以理解为装在一个数字的容器（目前），从（0-1）。神经元：拿一张图片举例，如果我们有一张28X28的灰度图，把它们拍扁就成了神经网络的第一层。如下图所示，第一层784
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2023-11-07 08:23:15
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1.神经元模型：神经元模型是神经网络中最基本的成分。这里先介绍M-P神经元模型（M-P代表的是McCulloch and Pitts，名字）：神经元接受来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递。总输入值（已经加权之后）与阈值θ进行比较，通过一个激活函数（比如sigmoid）产生超过阈值为“1”，否则为“0”的输出2. 感知机：感知机（Perceptron）是由两层
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2024-05-09 10:40:38
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目录一. 神经网络简介二. 误差逆传播（error Back Propagation，BP ）算法三. python代码实现四. 参考 一. 神经网络简介神经网络式由具有适应性的简单单元组成的广泛并行交互的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络最基本的单元是神经元。早在1943年 McCulloch 和 Pitts将生物神经元抽象成
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2024-05-09 10:42:08
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本章目录1. 神经元模型2. 神经网络模型2.1 模型向量化2.2 多类分类（多个输出）2.3 神经网络的代价函数 1. 神经元模型（Neurons Model）为了构建神经网络模型，我们需要首先思考大脑中的神经网络是怎样的。而神经网络是大量神经元相互链接并通过电脉冲来交流的一个网络，因此先来看看什么是神经元。神经元可以简化为以下结构：多个 树突，主要用来接受传入信息一个 细胞核一条 轴突，轴突
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2023-10-23 11:50:40
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机器学习中，神经网络一般指的是“神经网络学习”，是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。5.1 神经元模型神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。在生物神经网络的原始机制中，每个神经元通常都有多个树突（dendrite），一个
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2024-03-11 15:30:07
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1.引子神经元大家可能都很熟悉，但让大家失望的是，其实虽然说是神经元，我觉得理解为我们人类的记忆方式更好，而且人类的记忆是和神经元有密切关系的。在说单神经元之前，先说件事，一件体验过大学期末的同学肯定都知道的事，就是临近期末，我们在最后几节课肯定都会划重点，而后我们就会把最后一周几乎所有的时间都会放在那些重点知识上面，然后到考试的时候就是那些知识我们记得最牢的时候；然后放假了，你玩了几周可能就发现
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2024-01-31 15:27:08
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在上一篇笔记中我们一起学习了单层感知器的原理，但针对于异或问题。我们的单层神经网络就束手无策了*异或运算： 0 0 输出为0，0 1输出为1， 1 0输出为 1， 1 1输出为 0即，针对以下四个点（0，0）（0，1）（1，0）（1，1）对应标签0 ，1，1，0时，我们无法完成分类。 运算结果如图所示 这时候我们就要引入一个新的东西-线性神经网络我们都知道感知器的
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2024-01-14 18:02:50
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小书匠深度学习目录:1.LSTM简单介绍2.简单假设样例3.神经元分析3.1忘记门层3.2细胞状态3.3输出层3.4总结4.测试
1.LSTM简单介绍LSTM在时间上展开红框从左到右,依次是:忘记门层: 决定从细胞状态中丢弃什么信息,通过当前时刻输入和前一个时刻输出决定细胞状态: 确定并更新新信息到当前时刻的细胞状态中输出门层: 基于目前的细胞状态决定该时刻的输出
2.简单假设样例假设现有一个样
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2023-06-13 19:34:32
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BP算法首先使用了ASP.NET的AForge.Neuro库 作用：输入一组参数，自动预测出结论 过程：构建网络->训练->预测构建网络构建网络需要三部分，输入节层点数，隐层节点数，输出层节点数，有了这三个数就可以构建一个BP神经网络了。 那么这三个数怎么确定呢？输入层节数确定等于传入参数的种类数，那么传入参数是什么呢？这组参数应该为你要预测的东西的几个有代表性的属性，比如你要用
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2023-12-12 23:02:28
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设计了三个类神经元package org.nn.component;
/**
* 神经元<hr>
* 创建方式如：<br>
* Neural neural = new Neural(1.2125);// 输入参数为神经元的输入值，类型了double
* @author Weibing Long<br>
* @since 2017.11.23
*
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2023-10-02 20:34:44
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1简介杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton），计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一，他还联合发明了波尔兹曼机（Boltzmann machine）。他对于神
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2023-08-08 23:01:12
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import numpy as np #导入numpy工具包
import matplotlib.pyplot as plt #导入画图工具包
#输入数据
X = np.array([[0,0],
[0,1],
[1,0],
[1,1]])
#标签
T = np.array([[0], #0与0异或为0
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2023-12-15 10:07:41
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h 神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下，仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。本文通过神经网络透明原则来揭示其“黑盒知识”，为此来检验一个布尔异或函数的神经网络。
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2024-01-13 13:40:05
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常见的分为三大类：多层前向网络，递归网络和横向连接网络（1）多层前向网络 多层前向网络的各神经元按层排列，主要包含输入层，隐藏层和输出层，结构如图。每一层的神经元只接受来自前一层或同一层内优先级高（顺序在前）的神经元的输出作为该层的输入，后面的层不需要给前层反馈任何信息，这些输入沿着每层顺序传播，将其结果最终输出在输出层中。&nbs
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2023-06-20 10:59:18
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