神经网络专题

人工智能机器学习算法总结神经网络算法(前向及反向传播)

1.定义，意义和优缺点定义: 神经网络算法是一种模仿人类大脑神经元之间连接方式的机器学习算法。通过多层神经元的组合和激活函数的非线性转换，神经网络能够学习数据的特征和模式，实现对复杂数据的建模和预测。(我们可以借助人类的神经元模型来更好的帮助我们理解该算法的本质，不过这里需要说明的是，虽然名字是神经网络，并且结构等等也是借鉴了神经网络，但其原型以及算法本质上还和生物层面的神经网络运行原理存在

python实现最简单循环神经网络(RNNs)

Recurrent Neural Networks（RNNs）的模型：上图中红色部分是输入向量。文本、单词、数据都是输入，在网络里都以向量的形式进行表示。绿色部分是隐藏向量。是加工处理过程。蓝色部分是输出向量。 python代码表示如下： rnn = RNN()y = rnn.step(x) # x为输入向量，y为输出向量 RNNs神经网络由神经元组成， python

神经网络第四篇：推理处理之手写数字识别

到目前为止，我们已经介绍完了神经网络的基本结构，现在用一个图像识别示例对前面的知识作整体的总结。本专题知识点如下： MNIST数据集图像数据转图像神经网络的推理处理批处理 MNIST数据集 mnist数据图像 MNIST数据集由0到9的数字图像构成。像素取值在0到255之间。每个图像数据都相应地标有“7”、“2”、“1”等数字标签。MNIST数据集中，

神经网络第三篇：输出层及softmax函数

在上一篇专题中，我们以三层神经网络的实现为例，介绍了如何利用Python和Numpy编程实现神经网络的计算。其中，中间(隐藏)层和输出层的激活函数分别选择了 sigmoid函数和恒等函数。此刻，我们心中不难发问：为什么要花一个专题来介绍输出层及其激活函数？它和中间层又有什么区别？softmax函数何来何去？下面我们带着这些疑问进入本专题的知识点： 1 输出层概述 2 回归问题及恒等函数 3

神经网络第一篇：激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁

前面发布的文章介绍了感知机，了解了感知机可以通过叠加层表示复杂的函数。遗憾的是，设定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，是由人工进行的。从本章开始，将进入神经网络的学习，首先介绍激活函数，因为它是连接感知机和神经网络的桥梁。如果读者认知阅读了本专题知识，相信你必有收获。感知机数学表达式的简化前面我们介绍了用感知机接收两个输入信号的数学表示如下：

多层感知机不等于神经网络？

在前一章节（https://blog.csdn.net/u012132349/article/details/86166324），我们介绍了感知机可以实现与门、或门、非门。只需给定合适的参数(w1, w2, b)并利用Python就可以简单实现对输入的任意(x1,x2)，输出0或1。今天我们将介绍感知机的局限性(严格说是单层感知机的局限性)。这里我们想用感知机实现异或门，所谓异

【图像识别系统】昆虫识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50

一、介绍昆虫识别系统，使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法（CNN）模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集（‘蜜蜂’, ‘甲虫’, ‘蝴蝶’, ‘蝉’, ‘蜻蜓’, ‘蚱蜢’, ‘蛾’, ‘蝎子’, ‘蜗牛’, ‘蜘蛛’）进行训练，得到一个识别精度较高的H5格式模型文件，然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户上传一

【剖析】为什么说RBF神经网络的误差为0

本文来自《老饼讲解-BP神经网络》https://www.bbbdata.com/ 机器学习中的模型非常的多，但如果要问有没有这样的一个模型，它的训练误差为0，那么就非RBF神经网络莫属了！下面我们来聊聊，为什么RBF神经网络的训练误差为0。一、RBF神经网络是什么知道RBF神经网络的人都知道，但不知道RBF神经网络的人还是不知道。所以简单提一下，RBF神经网络是一个什么东西。

深度神经网络：解锁智能的密钥

深度神经网络：解锁智能的密钥在人工智能的浩瀚星空中，深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）无疑是最耀眼的那颗星。它以其强大的学习能力、高度的适应性和广泛的应用场景，成为了我们解锁智能世界的一把密钥。本文将带你走进深度神经网络的神秘世界，探讨其原理、应用以及实用操作技巧。一、深度神经网络概述深度神经网络，顾名思义，是一种具有多个隐藏层的神经网络。与传统的神经

nlp基础-文本预处理及循环神经网络

1 认识文本预处理 1 文本预处理及其作用定义：文本送给模型之前，提前要做的工作作用：指导模型超参数的选择、提升模型的评估指标举个例子：思路常识，打造成 X Y关于Y：10分类标签是否均衡关于X：数据有没有脏数据数据长度（512）样本不够！文本预处理工作结束的标志：准备出来X和Y 能送给模型 2 文本预处理的主要环节 1 文本处理的基本方法分词：按照一定规

从函数逼近角度理解神经网络、残差连接与激活函数

概述最近思考激活函数的时候，突然想到神经网络中残差连接是不是和函数的泰勒展开很像，尤其是在激活函数 f ( x ) = x 2 f(x)=x^2 f(x)=x2时(这个激活函数想法来源于 f ( x ) = R e L U 2 ( x ) [ 3 ] f(x)=ReLU^2(x)[3] f(x)=ReLU2(x)[3])，所以验证了一下就顺便写下来了，本文抛砖引玉，如果有建议或更好的想法可以写

深度神经网络：人工智能的突破与挑战

深度神经网络：人工智能的突破与挑战摘要：深度神经网络（DNN）作为人工智能领域的前沿技术，已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域取得了显著成果。本文将全面介绍深度神经网络的基本概念、架构、训练方法以及其在各个领域的应用，并探讨深度神经网络所面临的挑战和未来的发展方向。关键词：深度神经网络, 人工智能, 机器学习, 神经网络, 卷积神经网络, 循环神经网络一、引言深度神

RNN循环卷积神经网络

1.定义 RNN （Recurrent Neural Network，RNN）循环卷积神经网络，用于处理序列数据。序列数据：按照一定的顺序排列的数据，可以是时间顺序、空间顺序、逻辑顺序。 eg:电影、语言 2.特点传统神经网络模型无法处理可变长度的输入。传统神经网络模型传统神经网络模型无法处理可变长度的输入，但是RNN通过循环的方式对当前输入和历史输入进行处

海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow

一、介绍海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（‘蛤蜊’, ‘珊瑚’, ‘螃蟹’, ‘海豚’, ‘鳗鱼’, ‘水母’, ‘龙虾’, ‘海蛞蝓’, ‘章鱼’, ‘水獭’, ‘企鹅’, ‘河豚’, ‘魔鬼鱼’, ‘海胆’, ‘海马’, ‘海豹’, ‘鲨鱼’, ‘虾’, ‘鱿鱼’, ‘海星’, ‘海龟

什么是深度神经网络？与深度学习、机器学习、人工智能的关系是什么？

什么是深度神经网络？与深度学习、机器学习、人工智能的关系是什么？ 🤖什么是深度神经网络？与深度学习、机器学习、人工智能的关系是什么？摘要引言正文内容1. 什么是深度神经网络？🧠1.1 深度神经网络的结构1.2 深度神经网络的工作原理 2. 深度学习与深度神经网络的关系🤔3. 机器学习与深度学习的区别🧠3.1 机器学习的类型3.2 深度学习在机器学习中的地位 4. 人工智能、机器学习与

MATLAB-SSA-CNN-SVM,基于SSA麻雀优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类)

MATLAB-SSA-CNN-SVM,基于SSA麻雀优化算法优化卷积神经网络CNN结合支持向量机SVM数据分类(多特征输入多分类) 1.数据均为Excel数据，直接替换数据就可以运行程序。 2.所有程序都经过验证，保证程序可以运行。 3.具有良好的编程习惯，程序均包含简要注释。结果展示获取方式 https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpeYkpZw

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-27含并行连结的网络GoogLeNet

27含并行连结的网络GoogLeNet import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Fimport liliPytorch as lpimport matplotlib.pyplot as pltclass Inception(nn.Module):# c1--c4是每条路径的输出通道数def

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-28批量规范化

28批量规范化 """可持续加速深层网络的收敛速度"""import torchfrom torch import nnimport liliPytorch as lpimport matplotlib.pyplot as pltdef batch_norm(X, gamma, beta, moving_mean, moving_var, eps, momentum):"""实现一个具有

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-23卷积神经网络LeNet

23卷积神经网络LeNet import torchfrom torch import nnimport liliPytorch as lpimport matplotlib.pyplot as plt# 定义一个卷积神经网络net = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), # 卷积层1：输入通道数1，输出

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-24深度卷积神经网络AlexNet

24深度卷积神经网络AlexNet import torchfrom torch import nnimport liliPytorch as lpimport liliPytorch as lpimport matplotlib.pyplot as pltdropout1 = 0.5#Alexnet架构net = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 96, k

【Rust日报】 2019-07-20：Torch 神经网络框架现已在 Rust 中可用

台湾友人分享Rust官网翻译台湾繁体版本的心得 #website 来自刘安齐的分享 Read More Torch 神经网络框架现已在 Rust 中可用 #rust 下面一篇教程介绍了如何在 Rust 中通过 tch-rs 使用 Torch 神经网络 Read More 《Rust编程语言》新版已经在印刷了 #book #rust 这本书是 Rust "圣经"的纸质版，可以在线阅读。推特别特感谢

【Rust日报】 2019-07-16：「新手向」Rust vs C++ : 实现神经网络

timetill.rs: 专注于记录全球Rust活动的站点 #event 该站点专注于记录世界各地Rust各大活动的时间线，开源项目，大家可以提交活动信息。 timetill.rs CHIP-8模拟器的Rust移植版本 #CHIP8 该文作者是游戏开发圈的一员，最近在尝试从Cpp到Rust的迁移过程，这个CHIP-8模拟器就是他的迁移实践。本文记录了他的一些心得感想。 Read MoreCode

【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow

一、介绍球类识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集 ‘美式足球’, ‘棒球’, ‘篮球’, ‘台球’, ‘保龄球’, ‘板球’, ‘足球’, ‘高尔夫球’, ‘曲棍球’, ‘冰球’, ‘橄榄球’, ‘羽毛球’, ‘乒乓球’, ‘网球’, '排球’等15种常见的球类图像作为数据集，然后进行训练，最终得到一个识别

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-14模型构造

14模型构造 import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as F#通过实例化nn.Sequential来构建我们的模型，层的执行顺序是作为参数传递的net1 = nn.Sequential(nn.Linear(20, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256,10))"""nn.

神经网络学习6-线性层

归一化用的较少正则化用来解决过拟合，处理最优化问题，批量归一化加快速度正则化（Regularization）：作用：正则化是一种用来防止过拟合的技术，通过向模型的损失函数中添加惩罚项，使得模型在学习过程中更加平滑，避免对训练数据过度拟合。归一化（Normalization）：作用：归一化是一种数据预处理技术，用来缩放特征值的范围，使得不同特征之间具有可比性，加速模型的收敛过程，提高模型

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -卷积神经网络-16自定义层

16自定义层 import torchimport torch.nn.functional as Ffrom torch import nnclass CenteredLayer(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()#从其输入中减去均值#X.mean() 计算的是整个张量的均值#希望计算特定维度上的均值，可以传递 dim 参数。#例