手把手使用numpy搭建卷积神经网络主要内容来自DeepLearning.AI的卷积神经网络本文使用numpy实现卷积层和池化层，包括前向传播和反向传播过程。在具体描述之前，先对使用符号做定义。上标[I]表示神经网络的第Ith层。
\(a^{[4]}\)表示第4层神经网络的激活值；\(W^{[5]}\)和\(b^{[5]}\)表示神经网络第5层的参数；上标(i)表示第i个数据样本
\(x^{(i)
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2023-08-12 19:49:12
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为了加深对卷积神经网络底层原理的理解，本文通过使用numpy来搭建一个基础的包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax层的卷积神经网络，并选择relu作为我们的激活函数，选择多分类交叉熵损失函数，最后使用了mnist数据集进行了训练和测试。关于卷积网络的详细原理和实现可参考下列文章：刘建平Pinard：卷积网络前向反向传播算法卷积层的反向传播手把手带你 Numpy实现CNN1、卷积层卷积层的前向
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2023-07-08 18:31:05
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我们以图 3-15 的3 层神经网络为对象，实现从输入到输出的（前向）处理。在代码实现方面，使用上一节介绍的 NumPy 多维数组。1. 符号定义2. 各层之间信号传递从输入层到第 1 层的 第1 个神经元的信号传递过程，如图 3-17 所示。 图 3-17 中增加了表示偏置的神经元 “1”。请注意，偏置的右下角的索引号只有一个。这是因为前一层的偏置神经元（神经元“1”）只有一个。 用代码实现上述
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2023-12-07 09:29:29
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在本篇博文中，我们只使用numpy来搭建一个简单的包含输入层、隐藏层、输出层的神经网络，我们选择sigmoid作为激活函数，选择均方差损失函数，最后使用mnist数据集进行了训练和测试。1、公式推导均方差损失函数：\[loss = J(W,b,x,y)=\frac{1}{2}||a^L-y||^2
\]前向传播过程：\[ z^l = W^la^{l-1}+b^l \\
a^l=\si
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2023-06-29 22:08:26
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numpy神经网络实现（3层） 神经网络结构图 本次代码的输出为恒等输出，没有经过如softmax函数的修正。'''
numpy中*表示对应位置相乘，dot为矩阵乘法
'''
import numpy as np
A=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print(np.dot(A,B))
#神经网络内积(此处省
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2023-06-16 14:30:39
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numpy 搭建一个浅层神经网络来对数据进行简单分类一个浅层神经网络一般只有两层，输入层并不算在内 数据集： sklearn.datasets 里面的 make_moons 构造数据 numpy 实现目录： 文章目录1、构建数据2、构建网络3、预测4、开始训练 1、构建数据这里我们用的是 sklearn.datases 里面的 make_moons 来构造一个月牙形的数据1.1、引入相应的库imp
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2024-02-19 18:27:16
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# Numpy神经网络回归
在机器学习中，神经网络是一种强大的工具，可用于解决各种问题，包括分类和回归。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用Numpy库构建一个简单的神经网络回归模型。
## 1. 神经网络回归简介
神经网络回归是一种监督学习方法，用于预测连续变量的值。与分类不同，回归模型的输出是一个连续的数值，例如预测房价或股票价格。
神经网络回归模型由多个神经元组成，每个神经元接收一组
原创
2023-12-04 16:28:54
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基于循环神经网络的语言模型：RNNLM
RNNLM首次提出是在《Recurrent neural network based language model》这篇非常重要的神经网络语言模型论文种,发表于2010年。这篇论文的主要贡献是:首次提出并实现了一种基于循环神经网络(Recurrent Neural Network)的语言模型,简称RNN语言模型。通过在隐藏层引入循环连接来捕
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2023-10-09 14:58:14
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卷积神经网络(CNN)一、简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。 一维卷积神经网络常
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2023-06-13 21:55:15
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numpy从0实现两层神经网络及数学推导，主要涉及矩阵相乘和链式求导以及几个常见的激活函数形式。1.logistics regression可以把logistics单元看作是最简单的神经网络，具体这里就不在介绍了2.neural network这里网络分为三层，输入层，隐含层，输出层。以图中为例来使用numpy实现前向传播，反向传播和梯度更新。3.activation function激活函数（A
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2024-01-02 11:00:57
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两类数据点。均值为2，方差为1正态分布100个随机点。标记为蓝色。均值为-2，方差为1正太分布100个随机点，标记为黄色。数据集制作如下利用神经网络网络进行分类结果如下 ： 代码如下 pytorch1.6+python3.6import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import
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2024-04-02 14:59:05
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目前已经有许多现成的深度学习框架，为什么我们还要用C++来编写一个神经网络？一个理由是我们需要了解学习框架内部的运行原理，当分析问题的时候能够很快的定位原因；另一个理由是，我们需要为专有设备编写一个推理引擎，它可能运行在手机端，或者移动设备上。这篇文章实现了一个最简单的神经网络框架，适合大家入门学习。参考代码链接：https://github.com/webbery/MiniEngine/tree
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2023-07-20 18:07:26
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关于初始学习率尽量使用大的学习率，因为很多研究都表明更大的学习率有利于提高泛化能力和数据量的关系：学习率一般也需要随着训练数据量的增大而适当降低和batch_size的关系：更小的bath_size需要更小的学习率Pytorch学习率调整策略通过 torch.optim.lr_sheduler 接口实现。pytorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是：有序调整：等间隔调整(Step)，多间隔
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2023-08-17 19:28:09
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神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模拟人脑的神经网络，以期能能够实现类人工智能的机器学习技术，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。一、在设计神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层可以自由指定；神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着与
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2023-08-08 08:48:48
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1 基本概念神经网络也是机器学习的一种实现，可以应用在有监督学习和无监督学习，因为中间可以有较多层，所以属于深度学习方法。神经网络的名字很唬人，其实概念挺朴素的，是由含一个输入层，一个输出层和若干隐藏层构成的有向无环图(这名字也唬人)，看图像一目了然。为啥叫隐藏层呢，就是因为和输入输出没关系，看不见，有点儿神秘。每层的每个结点借助生物的概念称为神经元，各层之间神经元相互链接。2 神经网络训练过程算
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2024-03-07 11:49:58
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许久未更，是因为开学之后学习任务太充实了。每天都有做不完的事情，每件事情都又想把它做好。我航中秋国庆假期长达8天，真应了那句话：该放的假一天不少，该补的课一次没有。期间，有多门作业要完成。今天，为大家推送简单神经网络的实现，是我的《人工智能加速器》的作业。实验内容搭建基本的多层神经网络，并在给定测试集上进行精度测试。注1：不使用深度学习框架完成网络搭建。注2：不限制编程语言，推荐使用python进
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2023-11-25 09:20:36
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从神经网络说起：深度学习初学者不可不知的25个术语和概念（上）http://www.36dsj.com/archives/85406 1，神经元；2，权重；3，偏置:用来改变输入的范围。4，激活函数f(x)：将输入信号翻译成输出信号。最常用的激活函数有Sigmoid、ReLU 和softmax。5，神经网络：训练神经网络，更新偏置值，目标是找到未知函数的一个近似值。6，输入层、输出层、隐
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2023-10-07 12:12:11
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在找工作的过程中发现好多公司没有专门的、传统的图像处理岗位，所以只能参加算法类的笔试甚至AI类的笔试。在AI的笔试中几乎全是关于神经网络的问题，其实也都是很基础的一些问题，如果事先做了准备，可以从容应对。而对于我这种从传统图像处理算法向深度学习靠拢的新手，不失为一种很好的入门方法。既然是考察神经网络，激活函数activation function作为模拟人脑中神经元之间的激活/抑制的关键，经常会被
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2023-08-08 15:41:08
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github：代码实现之神经网络
本文算法均使用python3实现1. 什么是神经网络 人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。
神经网络主要由：输入层，隐藏层，输出层构
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2018-06-15 10:30:00
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了解神经网络工作方式的最佳途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。神经网络(NN)又称人工神经网络(ANN)，是机器学习领域中基于生物神经网络概念的学习算法的一个子集。拥有五年以上经验的德国机器学习专家Andrey Bulezyuk声称：“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够在广泛的学科和行业中为抽象对象高效建模。”人工神经网络基本上由以下组件组成：输入层：接收并传递数据隐
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2023-07-08 10:42:27
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