python做BP神经网络，进行数据预测，训练的输入和输出值都存在负数，为什么预测值永远为正数？python如何把大量数据分批读入神经网络Hopfield神经网络用python实现讲解？神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如
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2023-10-23 22:46:56
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体验一下神经网络# -*- coding: utf-8 -*-
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Created on Fri Jul 7 15:37:41 2017
@author: bryan
"""
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import sklearn
np.random.seed(0)
X, y = sklearn.da
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2017-07-07 16:46:02
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深度学习 文章目录深度学习什么是深度学习深度学习和机器学习的区别神经网络（ANN）什么是神经网络生物神经网络人工神经网络人工神经网络的特点人工神经网络的优势人工神经网络分类感知器单层感知器多层感知器感知器优缺点优点缺点激活函数常见激活函数BP反向传播神经网络梯度下降法构建一个简单的神经网络目标背景创建数据初始化假设输入神经元进行计算输出运行结果完整代码 什么是深度学习深度学习是一个复杂的机器学习算
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2023-09-28 17:31:14
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作者 | ZackSock责编 | 欧阳姝黎头图 | 下载于视觉中国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
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2023-08-31 08:25:31
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记一次自己动手实现一个简单神经网络之前一直调包，最近刷算法题，就突发奇想，想自己试一试实现一个简单的神经网络模型。 从简单的开始，先实现一个二分类模型，使用印第安人糖料病数据集，数据集合源码可直接在github获取：github 记一次自己动手实现一个简单神经网络参数初始化定义激活函数前向传播损失函数实现BP(Backward Propagation)算法训练和测试pytorch对比缺陷与不足 参
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2023-11-20 13:36:11
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主要参考资料是Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程讲义：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。这个讲义已经有人翻译了（赞一个），可以参见邓侃。另外，博客园里有一个前辈关于讲义中练习的一系列文章，在具体实现时可以参照下：Sparse Autoencoder
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2023-10-30 23:08:01
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# 编写简单神经网络
在机器学习领域中，神经网络是一种常用的模型，它模拟了人脑神经元之间的相互连接关系。神经网络可以应用于图像识别、自然语言处理、机器翻译等各种任务中。本文将介绍如何编写一个简单的神经网络模型，并使用Python实现。
## 1. 神经网络的基本结构
神经网络主要由三部分组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层对输入数据进行加权计算和激活函数处理，然后将结果传
原创
2023-08-23 11:04:28
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什么是神经网络？人类有1000亿个被称为神经元的细胞，它们之间通过轴突连接。连接到某个神经元的轴突中，如果有足够多数量被触发，则这个神经元就会被触发。我们把这个过程称为“思考”。
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2023-08-02 09:02:17
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人类的大脑很擅长于鉴别和识别物体，我们希望机器也可以做同样的事情。一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如所有的学习算啊，神经网络处理的是数字。因此，如果想要实现处理现实世界中任何包含图像、文字、传感器等的任务，就必须将其转换成数值形式，然后将其输入到一个神经网络。我们可以用神经网络做分类，聚类，生成以及其他相关的任务。神经网络由一层层神经元组
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2023-07-27 19:05:39
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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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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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人类的大脑很擅长于鉴别和识别物体，我们希望机器也可以做同样的事情。一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如所有的学习算啊，神经网络处理的是数字。因此，如果想要实现处理现实世界中任何包含图像、文字、传感器等的任务，就必须将其转换成数值形式，然后将其输入到一个神经网络。我们可以用神经网络做分类，聚类，生成以及其他相关的任务。 神经
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2023-08-21 15:07:52
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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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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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2024-01-10 15:01:09
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还是以TensorFlow游乐场作为例子。假如这是一个区分零件是否合格的实践场景，零件还是以 长度 和 质量 为特征。TensorFlow会通过监督学习的方式更合理的设置参数取值，设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络草可以真正的解决分类或者回归问题。 盛景网络训练前
神经网络训练后 使用监督学习的方式试着神经网络参
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2023-12-01 13:38:44
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介绍： 卷积神经网络：是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。卷积神经网络发展快速，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域卷积层 池化层 ReLU层 全连层图片识别过程： 1、特征提取（卷积层）（自动提取） 2、提取主要特征（池化层） 3、特征汇总 4、产生分类器（全连层）进行预测识别传统
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2023-08-07 23:23:17
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目录前言一、神经元1.1一个简单的例子 1.2编码一个神经元1.3把神经元组装成网络二、前馈 三、训练神经网络四、总结 前言 可能一提到神经网络，许多小伙伴就会感觉头大，不知道看眼前的你又是怎样的感受呢？【神经网络】这个词听起来让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想
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2023-07-29 11:53:27
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人类的大脑很擅长于鉴别和识别物体，我们希望机器也可以做同样的事情。一个神经网络就是一个模仿人类大脑激发学习过程的框架。神经网络被用于从数据中识别隐藏的模式。正如所有的学习算啊，神经网络处理的是数字。因此，如果想要实现处理现实世界中任何包含图像、文字、传感器等的任务，就必须将其转换成数值形式，然后将其输入到一个神经网络。我们可以用神经网络做分类，聚类，生成以及其他相关的任务。神经网络由一层层神经元组
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2023-08-21 15:07:57
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深度神经网络就是用一组函数去逼近原函数，训练的过程就是寻找参数的过程。1、神经网络训练过程神经网络的训练过程如下：收集数据，整理数据实现神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，一般选择既定的损失函数用损失函数值前向输入值求导，再根据导数的反方向去更新网络参数(x),目的是让损失函数值最终为0.，最终生成模型 各层概念解释输入层：就是参数输入输出层：就是最后的输出隐藏
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2023-09-02 18:25:16
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