python通过numpy深度神经网络的构造 / 张生荣

教你使用Python建立任意层数的深度神经网络

目录一.神经网络介绍: 二.数据集三.激活函数四.正向传播五.损失函数六.反向传播七.总体思路一.神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突.树突.神经核),在很多神经元基础上 ...

这篇文章在前一篇文章:python构建深度神经网络(DNN)的基础上,添加了一下几个内容: 1) 正则化项 2) 调出中间损失函数的输出 3) 构建了交叉损失函数 4) 将训练好的网络进行保存,并调用 ...

本文学习Neural Networks and Deep Learning 在线免费书籍,用python构建神经网络识别手写体的一个总结. 代码主要包括两三部分: 1).数据调用和预处理 2).神经网 ...

本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络,由于是做regression而不是classification,因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x)=x.BP神经网络的具体原理此处不再介绍. ...

目录容量控制和预处理读取数据集 2012年,AlexNet横空出世.它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征.它一举打破了计算机视觉研究的现状.AlexNet使用了8层卷积神经网络,并以很大 ...

目录 1 写在前面 2 代码分解介绍 2.1 准备工作 2.2 参数配置 2.3 数据导入与数据划分 2.4 联合分布图绘制 2.5 因变量分离与数据标准化 2.6 原有模型删除 2.7 最优Epoc ...

本文主要介绍了Python利用numpy实现三层神经网络的示例代码,分享给大家,具体如下: 其实神经网络很好实现,稍微有点基础的基本都可以实现出来.主要都是利用上面这个公式来做的. 这是神经网络的整体 ...

目录 1.神经网络训练过程 2.基础概念 2.1数学知识 2.1.1导数 2.1.2 梯度 2.2前向传播和反向传播 3.数据预处理手段 3.1 归一化 (normalization) 3.2 标准 ...

opencv中也提供了一种类似于Keras的神经网络,即为ann,这种神经网络的使用方法与Keras的很接近.关于mnist数据的解析,读者可以自己从网上下载相应压缩文件,用python自己编写解析代 ...

前言: 这个问题是国际航空乘客预测问题, 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量(单位:千人),共有12年144个月的数据.数据趋势: 训练程序: import numpy ...

本文实例讲述了Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 用numpy可以灵活定义神经网络结构,还可以应用numpy强大的矩阵运算功能! 一.用法 1). ...

本文实例讲述了Python实现的递归神经网络.分享给大家供大家参考,具体如下: # Recurrent Neural Networks import copy, numpy as np np.rand ...

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 注意:本程序使用Python3编写,额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算,未测试python2是否可以运行. 本 ...

对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的--程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到--用不用是政治问题,会不会写是技术问题 ...

这篇文章主要介绍Python的numpy库中的一些函数,做备份,以便查找. (1)将矩阵转换为列表的函数:numpy.matrix.tolist() 返回list列表 Examples >> ...

本文介绍了python使用tensorflow深度学习识别验证码 ,分享给大家,具体如下: 除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识 ...

NumPy提供了多种存取数组内容的文件操作函数.保存数组数据的文件可以是二进制格式或者文本格式.二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型. numpy格式的文件可以保存为后缀 ...

本文实例讲述了Python实现的NN神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 参考自Github开源代码:https://github.com/dennybritz/nn-from-scratc ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ 注释讲解版: # Classifier example import numpy as np # for reproducibility np.random. ...

代码 import numpy as np # 各种激活函数及导数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def dsigmoid(y): retur ...