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SimpleNeuralNetwork:一个用高效Java矩阵库(EJML)编写的简单神经网络库-源码
2021-02-18 05:49:17用高效Java矩阵库(EJML)编写的简单神经网络库 成功训练了MNIST。 使用784个输入,1个具有128个神经元的隐藏层,10个输出,所有层均为Sigmoid以及45分钟的训练,达到了95.07%的精度。 RELU,泄漏的RELU已添加。 ... -
利用Python_keras编写简单BP神经网络以及初步分析的算法
2018-03-31 11:56:57###2018/6/16 keras_bp### ###非原创 对他人文章进行改编 侵删### import pandas as pd import numpy as np ...print('Emin=',Emin,' Emax=',Emax,' mse=',MSE,'误差低于' + str(Terror) + '的占',percent,'%')###2018/6/16 keras_bp### ###非原创 对他人文章进行改编 侵删### import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.optimizers import SGD,adam from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation #####参数设置 epoch = 500 #迭代次数 inputnum = 4 #输入节点数 midnum = 10 #隐层节点数 outputnum = 1 #输出节点数 learnrate = 0.1 #学习率 Terror = 1e-7 #迭代中止条件 datannum = 2688 #样本总数 trainX = 0.7 #训练数据比例 Terror = 0.2 #预测误差低于Terror的比例 #输入数据文件地址 inputfile = 'C:\\Users\\37989\\Desktop\\input.xlsx' #输出预测的文件地址 outputfile = 'C:\\Users\\37989\\Desktop\\output.xlsx' #模型保存地址 modelfile = 'C:\\Users\\37989\\Desktop\\modelweight.model' #因子所在列 factor = ['F1','F2','F3','F4'] #目标所在列 label = ['L1'] #初始处理 trainnum = int(datannum * trainX) validnum = int((datannum - trainnum) / 2) testnum = datannum - (trainnum + validnum) data = pd.read_excel(inputfile,index='Date',sheetname=0) listnum = np.random.permutation(datannum) #打乱序列 data_train = data.loc[listnum[0:trainnum]].copy() data_valid = data.loc[listnum[trainnum:trainnum + validnum]].copy() data_test = data.loc[listnum[trainnum + validnum:datannum]].copy() data_std = data.max() - data.min() data_train = (data_train - data.min()) / data_std data_valid = (data_valid - data.min()) / data_std x_train = data_train[factor].as_matrix() y_train = data_train[label].as_matrix() x_valid = data_valid[factor].as_matrix() y_valid = data_valid[label].as_matrix() #构建模型 model = Sequential() #初始化权值阈值 model.add(Dense(midnum,input_dim = inputnum,init = 'random_uniform')) model.add(Activation('sigmoid')) #激活函数 model.add(Dense(outputnum,input_dim = midnum)) sgd = SGD(lr = learnrate,decay = Terror,momentum = 0.9,nesterov=True) model.compile(loss = 'mse',optimizer=sgd) #目标函数MSE model.fit(x_train,y_train,nb_epoch = epoch,batch_size = 6,validation_data = (x_valid,y_valid)) model.save_weights(modelfile) #预测数据 x = ((data_test[factor] - data.min()[factor]) / data_std[factor]).as_matrix() #写入训练结果 data_test[u'L1_pred'] = model.predict(x) * data_std['L1'] + data.min()['L1'] data_test[u'L1_error'] = round(data_test['L1'] - data_test['L1_pred'],3) data_test[u'L1_e-per'] =abs(round((data_test['L1_error'] / data_std['L1']) * 100,2)) data_test.to_excel(outputfile) #初步分析预测性能 Emin = min(data_test['L1_error']) Emax = max(data_test['L1_error']) MSE = (sum(data_test['L1_error'] ** 2) / testnum) ** 0.5 percent = sum(data_test['L1_error'] < Terror) / testnum * 100 print('Emin=',Emin,' Emax=',Emax,' mse=',MSE,'误差低于' + str(Terror) + '的占',percent,'%')
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简单的神经网络
2020-01-16 16:32:53从零编写一个简单的神经网络模型,网络模型采用三层架构,分别L0,L1,L2层。假设第一层3个特征(x1,x2,x3),第二层5个神经元,第三层一个输出。 代码实现如下: import numpy as np #定义一个sigmoid函数 ...简单的神经网络
从零编写一个简单的神经网络模型,网络模型采用三层架构,分别L0,L1,L2层。假设第一层3个特征(x1,x2,x3),第二层5个神经元,第三层一个输出。
代码实现如下:
import numpy as np #定义一个sigmoid函数 def sigmoid(x,deriv=False): #False表示正向传播,True表示反向传播 if deriv==True: return x*(1-x) #反向传播,sigmoid函数对x求导(注意x表示什么) return 1/(1+np.exp(-x)) #正向传播 #构建数据 #x表示5个训练集样本,3个特征 x=np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1],[0,0,1]]) # x.shape=5*3 y=np.array([[0],[1],[1],[0],[0]]) # y.shape=5*1 #随机初始化权重参数,为了得到相同的结果,设置一个种子 np.random.seed(1) #想要随机的取值在[-1,1]之间,np.random.random((5,3))的取值在[0,1]之间 #w0权重参数,五行三列,第一层三个特征(输入),第二层五个神经元 w0=2*np.random.random((5,3))-1 #w0.shape(5*3) #w1权重参数,一行五列,第三层一个神经元(输出),第二层五个神经元 w1=2*np.random.random((1,5))-1 #w1.shape(1*5) #L0-输入层 L1-隐藏层 L2-输出层 for i in range(200000): #迭代次数200000 L0=x #5*3 #L1层激活单元矩阵 L1=sigmoid(np.dot(w0,L0.T)) #5*5 #L2层激活单元矩阵 L2=sigmoid(np.dot(w1,L1)) #1*5 #得到的L2预测值与真实值y之间的误差 L2_error=L2-y.T #1*5 if i%10000==0: #显示每10000的迭代结果 print("ERROR:"+str(np.mean(np.abs(L2_error)))) #反向求导 L2_delta=L2_error * sigmoid(L2,deriv=True) #1*5 不是矩阵相乘,是对应相乘 L1_error=w1.T .dot(L2_delta) #5*5 L1_delta=L1_error * sigmoid(L1,deriv=True) #5*5 w1=w1-L2_delta.dot(L1) #1*5 w0=w0-L1_delta.dot(L0) #5*3
实验结果如下:
ERROR:0.47623293376696657 ERROR:0.006051666884928206 ERROR:0.004165157389013795 ERROR:0.0033625266317263364 ERROR:0.0028926903427863955 ERROR:0.002575570488905583 ERROR:0.0023432574852742466 ERROR:0.0021637266232400823 ERROR:0.0020196546091931352 ERROR:0.0019007494572889055 ERROR:0.0018004632864876003 ERROR:0.0017144065263201853 ERROR:0.0016395123057161953 ERROR:0.00157356485203203 ERROR:0.0015149182685343045 ERROR:0.0014623210855210966 ERROR:0.001414802584411034 ERROR:0.0013715967418066462 ERROR:0.0013320899177631444 ERROR:0.0012957840000224993
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用matlab编写的BP神经网络用于预测房价的一个实例,界面程序
2019-12-09 19:04:09用matlab编写的BP神经网络用于预测房价的一个程序。在人工神经网络的实际应用中, 大多数的人工神经网络模型是采用前馈反向传播网络 ( Back- Propagation Net work , 简称 BP网络 )或它的变化形式。它是前向网络的... -
自己编写全连接神经网络完成一个简单回归问题
2020-11-14 19:05:251.全连接网络的基本流程 1.有一系列已经归一化的数据 2.一个网络模型y = fcNet(x) 其中 所以从第i层fc到第i+1层的递归公式 3.正向传播 先一个列向量 按照递推公式 输出到模型中得到label,也就是y 4.定义最...1.全连接网络的基本流程
1.有一系列已经归一化的数据
2.一个网络模型y = fcNet(x)
其中
所以从第i层fc到第i+1层的递归公式
3.正向传播
先一个列向量
按照递推公式
输出到模型中得到label,也就是y
4.定义最普通的损失函数
5.bp反向传播
这里面我要解释一下有些数学表达式的写法以免误解A * B 或者AB的意思是:向量对应分量乘积,既不是矩阵乘法也不是向量内积,因为numpy就是这么定义的比如
A mul B的意思的:A,B矩阵乘积
训练网络最终目的是让y与label(y的真实值)的差距越小越好,也就是使得loss的值最小,所以把loss当成因变量,把fcNet中的所有参数和y的真实值当成自变量,loss关于它们的函数,就是这个样子
分开来就是
其中
流程大家大概都知道,让loss对每个w求导,设求出来的值是
这个就是多元函数
对某一个w的梯度了对吧然后设置一个学习率,learning = 0.01什么的
然后让每个w
就相当于是梯度更新但是有三个问题不容易算清楚
1.越是前面的层,它的求导越麻烦,因为涉及到复合函数求导的链式法则
2.前向计算的时候正着来,一个接一个矩阵乘法,反向传播的时候反着往前求导,矩阵的递推关系相比正向计算要复杂一些
3.编程的时候不像我们在纸上面计算,所有的东西都相当于全局变量,随时可以取到它们的值,我编程的时候,一层作为一个fc类,那么这一层的全连接神经网络只能知道本层的
(输入向量值,W参数,输出向量值)
想要知道前一层或者后一层的数据,只能通过前向计算或者反向传播的时候,前层或者后层返回的数据才知道。那么前一层或者后一层传过来的数据,是什么维度的,表示什么含义,一定要统一,不然就乱套了,没有办法传递了从任意多的全连接层扣出2层来看
考虑这样一个第i层和第i+1层的问题,假如要对第i层的W矩阵求导
那么一定是这样的
其中第一项,跟i+1层有关,第i层是不可能算出来的,所以它应该作为第i+1层传过来的参数
这边可以看出来,表达式(1)的后面两项是可以在本层内计算的,且并不复杂,那第一项呢?要考虑第一项是怎么样的,可以先考虑一下目前作为第i层,又该往i-1层传什么?先看第i-1层对W求导需要什么
很显然第一项,是需要第i层提供的,而这一项等于
在这个表达式中,第一项是第i+1层提供给第i层的,后两项是第i层自己可以计算到的,这样子,整个bp传播的递推就完整了,整理一下对于第i层来说
化简一下(4),(5)表达式
所以整个反向传播函数大概这样def bp(self,last,learning_rate): act = np.reshape(self.outx*(1-self.outx),[-1,1]) p=last*act grad = np.matmul(p,np.reshape(self.inx,[1,self.input_dim])) pass_next = np.matmul(np.reshape(p,[1,-1]),self.w) self.w -= learning_rate*grad return np.reshape(pn,[-1,1])
在整个对loss的前向计算过程中
对于这个图片所描述的网络
把y看成X5(in)
那么第一个last输入就是
也就是说,对于一个回归网络,且用方差作为损失函数的话,第一个last就是
然后就开始试着用自己写的网络训练了,以下为代码
2代码
1.定义自己的全连接层结构fc
默认激活函数为sigmoidimport numpy as np class fc(): def __init__(self,input_dim,out_dim,name): self.name = name self.input_dim = input_dim self.out_dim = out_dim self.w = np.random.uniform(-0.2,0.2,(self.out_dim,self.input_dim)) self.b = np.random.uniform(-0.5,0.5,(self.out_dim)) self.disable = np.ones([self.out_dim,self.input_dim]) self.inx =np.zeros([self.input_dim]) self.outx =np.zeros([self.out_dim]) def forward(self,x): self.inx = x self.outx = self.sigmoid(np.matmul(self.w,self.inx))+self.b return self.outx def bp(self,last,learning_rate): act = np.reshape(self.outx*(1-self.outx),[-1,1]) p=last*act grad = np.matmul(p,np.reshape(self.inx,[1,self.input_dim])) pn = np.matmul(np.reshape(p,[1,-1]),self.w) self.w -= learning_rate*grad return np.reshape(pn,[-1,1]) def sigmoid(self,x): return 1/(1+np.exp(-x))
2.定义网络结构Net
这里定义了4层class Net(): def __init__(self): self.fc1 = fc(4,256,'fc1') self.fc2 = fc(256,64,'fc2') self.fc3 = fc(64,128,'fc3') self.fc4 = fc(128,1,'fc3') def forword(self,x): x = self.fc1.forward(x) x = self.fc2.forward(x) x = self.fc3.forward(x) x = self.fc4.forward(x) return x def bp(self,E,learning_rate): E4 = self.fc4.bp(E,learning_rate) E3 = self.fc3.bp(E4,learning_rate) E2 = self.fc2.bp(E3,learning_rate) E1 = self.fc1.bp(E2,learning_rate)
3.创建网络实例
fcNet = Net()
4.读取数据并查看了前4行
这边我随便找了一个aistudio上的数据集
股票数据集
因为这个代码可以处理的是回归问题,多个输入,一个输出import pandas as pd CSV_FILE_PATH = './work/AAPL.csv' df = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH) df[:4]
5.简单处理数据,归一化,减均值除以标准差x = df[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']] x = np.array(x) avg = x.sum(axis=0)/len(x) avg o =[0,0,0,0,0] for i in x: o[0]+=i[0]**2 o[1]+=i[1]**2 o[2]+=i[2]**2 o[3]+=i[3]**2 o[4]+=i[4]**2 xn = (x-avg)/(np.array(o)**0.5)
6.定义一次训练过程的函数
import random def once(losses,learning_rate): c =0 losssum =0 index = [i for i in range(len(xn))] random.shuffle(index) for i in index: c+=1 d = xn[i][:4] l = xn[i][4:5] loss= abs(fcNet.forword(d) - l) fcNet.bp(loss,learning_rate) losssum+=loss**2 if(c%300==0): print(losssum) losses.append(losssum) losssum=0
7.开始训练,用一个列表保存每300次更新后,损失函数的值,并打印输出
losses = [] learn_rate = 0.0003 for i in range(1,10): print('now,learning_rate={}'.format(learn_rate)) once(losses,learn_rate)
8.画图,看一下训练过程中损失函数的减小趋势
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([i for i in range(len(losses))],losses)
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从零编写一个简单神经网络框架
2021-01-12 01:14:48Build a neural network from Scratch 文章目录Build a neural network from Scratch1. Node2. Variable3. Linear4. Relu5. Sigmoid6.... inputs 指向该节点的节点 outputs 出节点 is_trainable 是Build a neural network from Scratch
文章目录
1. Node
class Node: ''' name 该节点标识 inputs 指向该节点的节点 outputs 出节点 is_trainable 是否在梯度下降中更新,只有参数is_trainable=True,中间结果不必更新,输入输出数据不能更新 value 前向传播求值 gradients 记录loss对inputs的偏导 ''' def __init__(self,name=None,inputs=None,is_trainable=None): self.inputs=inputs self.outputs=[] self.name=name self.is_trainable=is_trainable ''' 编程时为每个节点指定输入节点,每个node自动为输入节点添加出节点,从而每个节点获取输入和输出节点 ''' if self.inputs: for _ in self.inputs: _.outputs.append(self) self.value=None self.gradients={} ''' 在当前自身完成前向计算 例如linear self.value=weight*x+bias ''' def forward(self): raise NotImplementedError ''' loss对每个参数的偏导由该参数指向的output节点计算出 x-k->output partial loss/partial k = partial loss/partial output * partial output/partial k 其中partial loss/partial output在反向传播到该节点之前已经计算好,在反向传播到output结点时 output节点需要将partial output/partial k计算好并存储到output节点上 ''' def backward(self): raise NotImplementedError def __repr__(self): return self.name ''' toString() ''' def __str__(self): return self.name
2. Variable
from selfMadeNeutralNetwork.Node import Node ''' Variable表示k,b,x等变量 在图中为叶节点 ''' class Variable(Node): def __init__(self,name=None,is_trainable=True): super().__init__(name=name,is_trainable=is_trainable) def forward(self,value=None): if value: self.value=value def backward(self): for output in self.outputs: self.gradients[self]=output.gradients[self] * 1
3. Linear
from selfMadeNeutralNetwork.Node import Node import numpy as np class Linear(Node): def __init__(self,x=None,weight=None,bias=None,name=None,is_trainable=False): super().__init__(inputs=[x,weight,bias],name=name,is_trainable=is_trainable) def forward(self): k,x,b = self.inputs[1].value,self.inputs[0].value,self.inputs[2].value self.value=np.dot(k,x)+b def backward(self): k,x,b = self.inputs[1],self.inputs[0],self.inputs[2] for output in self.outputs: loss_for_linear_gradient = output.gradients[self] self.gradients[k] = np.dot(loss_for_linear_gradient,x.value) self.gradients[x] = np.dot(loss_for_linear_gradient,k.value) self.gradients[b] = loss_for_linear_gradient*1
4. Relu
from selfMadeNeutralNetwork.Node import Node import numpy as np class Relu(Node): def __init__(self,x=None,name=None,is_trainable=False): super().__init__(inputs=[x],name=name,is_trainable=is_trainable) self.x=x def forward(self): self.value=self.x.value def backward(self): for output in self.outputs: grad_cost = output.gradients[self] self.gradients[self.x]=np.dot(grad_cost,(self.x.value>0))
5. Sigmoid
from selfMadeNeutralNetwork.Node import Node import numpy as np class Sigmoid(Node): def __init__(self,x=None,name=None,is_trainable=False): super().__init__(inputs=[x],name=name,is_trainable=is_trainable) self.x=self.inputs[0] def _sigmoid(self,x): return 1/(1+np.exp(-1*x)) def forward(self): self.value=self._sigmoid(self.x.value) def partial(self): return np.dot(self._sigmoid(self.x.value), 1-self._sigmoid(self.x.value)) def backward(self): for output in self.outputs: loss_for_sigmoid_gradient = output.gradients[self] self.gradients[self.x] = np.dot(loss_for_sigmoid_gradient,self.partial())
6. MSE
from selfMadeNeutralNetwork.Node import Node import numpy as np class MSE(Node): def __init__(self,y=None,yhat=None,name=None,is_trainable=False): super().__init__(inputs=[y,yhat],name=name,is_trainable=is_trainable) self.y=y self.yhat=yhat def forward(self): y_v = np.array(self.y.value) yhat_v = np.array(self.yhat.value) self.value=np.mean((y_v-yhat_v)**2) def backward(self): y_v = np.array(self.y.value) yhat_v = np.array(self.yhat.value) self.gradients[self.y]=2*np.mean(y_v-yhat_v) self.gradients[self.yhat]=-2*np.mean(y_v-yhat_v)
7. Session
from _collections import defaultdict import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx from selfMadeNeutralNetwork.Variable import Variable ''' graph 建图 valid_order 拓扑排序节点顺序 X_node 填入数据节点 y_node 结果节点 yhat 预测节点 cost cost节点 cost_history cost历史记录 ''' class Session: def __init__(self,session_result=None): self.graph=None self.valid_order=None self.X_node=session_result[0] self.y_node=session_result[1] self.yhat=session_result[2] self.cost_history=[] def feed(self,feed_dict): self.graph = self.convert_feed_dict_to_graph(feed_dict) nx_graph = nx.DiGraph(self.graph) self.valid_order = list(nx.topological_sort(nx_graph)) ''' 梯度下降优化 ''' def optimize(self, learning_rate=1e-3): for node in self.graph: if node.is_trainable: node.value = node.value + (-1)*node.gradients[node]*learning_rate def forward(self): for node in self.valid_order: node.forward() def backward(self): for node in self.valid_order[::-1]: node.backward() ''' 前向传播和反向传播一轮 ''' def run_one_epoch(self): self.forward() self.backward() ''' feed_dict={ X_node:X_rm, y_node:y, w1:w1_, w2:w2_, b1:b1_, b2:b2_ } feed_dict中只有初始化的参数和要输入的数据, 注意在定义output的时候已经把每个节点的output设置好,定义变量就是一个建图的过程 最终返回一个字典 { node1:[outputs] node2:[outputs] node3:[outputs] } ''' def convert_feed_dict_to_graph(self,feed_dict): computing_graph=defaultdict(list) # 只获得每个节点的内存 nodes = [n for n in feed_dict] while nodes: n = nodes.pop(0) if isinstance(n, Variable): n.value=feed_dict[n] if n in computing_graph: continue for m in n.outputs: computing_graph[n].append(m) nodes.append(m) return computing_graph def predict(self,predict_x): self.X_node.value=predict_x self.run_one_epoch() return self.yhat.value
8. main
from sklearn.datasets import load_boston from tqdm import tqdm import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from selfMadeNeutralNetwork.Session import Session from selfMadeNeutralNetwork.Linear import Linear from selfMadeNeutralNetwork.MSE import MSE from selfMadeNeutralNetwork.Sigmoid import Sigmoid from selfMadeNeutralNetwork.Variable import Variable def show_loss_history(loss_history): plt.plot(loss_history) plt.show() def main(): data=load_boston() X,y=data["data"],data["target"] # 卧室数量 X_rm=X[:,5] # 随机参数 w1_,b1_=np.random.normal(),np.random.normal() w2_,b2_=np.random.normal(),np.random.normal() X_node,y_node = Variable(name="X"),Variable(name="y") w1,b1 = Variable(name="w1"),Variable(name="b1") w2,b2 = Variable(name="w2"),Variable(name="b2") output1 = Linear(x=X_node,weight=w1,bias=b1,name="Linear-01") output2 = Sigmoid(x=output1,name="activation") yhat = Linear(x=output2,weight=w2,bias=b2,name="yhat") cost = MSE(y=y_node,yhat=yhat,name="cost") feed_dict={ X_node:X_rm, y_node:y, w1:w1_, w2:w2_, b1:b1_, b2:b2_ } session_result=[X_node,y_node,yhat] session = Session(session_result) session.feed(feed_dict) # 总体的轮数 epoch = 1000 # 每个batch的数目 batch_num=len(X_rm) # 学习率 learning_rate=1e-3 loss_history = [] for _ in tqdm(range(epoch)): loss=0 for __ in range(batch_num): # 每次从X_rm中随机抽取一个元素 index = np.random.choice(range(len(X_rm))) X_node.value=X_rm[index] y_node.value=y[index] session.run_one_epoch() session.optimize(learning_rate) loss+=cost.value loss_history.append(loss/batch_num) if _%100==0: print("Epoch:{},Loss:{:.3f}".format(_+1, loss/batch_num)) show_loss_history(loss_history) print(session.predict(6)) if __name__=="__main__": main()
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2021-02-15 19:21:07一个神经网络来预测每日的自行车出租量 Udacity深度学习纳米学位计划的一部分。 在这个项目中,您将建立第一个神经网络,并用它来预测每日的自行车租赁客流量。 我们提供了一些代码,但是神经网络的实现大部分由您... -
简单的三层神经网络(python)
2019-03-31 10:33:09一个简单的三层神经网络,内含训练用数据集以及测试用数据集,手动用python编写。 -
神经网络python代码_如何用9行Python代码编写一个简易神经网络
2020-12-17 11:38:58学习人工智能时,我给自己定了一个目标--用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它,我要求自己不使用任何神经网络库,从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客,我做到了!下面贴出那九行代码:... -
自己动手,编写神经网络程序
2020-06-17 11:22:44基于《神经网络和深度学习》这本绝好的教材提供的相关资料和代码,我们自己动手编写“随机取样的梯度下降神经网络”。为了更好地说明问题,我们先从简单的开始: 1、sigmod函数,基本上就是基于定义的; ######... -
深度学习之四:使用Theano编写神经网络
2016-05-06 20:50:35上一篇说到windows下面的Theano安装,在前面的文章中也介绍了几种常见的神经网络形式,今天就使用Theano来编写一个简单的神经网络 我把Theano形容成一个模子,这个模子提供了一些计算方法,然后我们只需要... -
Python进行时:一个简单的神经网络实现及代码详解
2017-03-08 14:44:57一篇很好的文章,用Python编写了简单的BP神经网络,并几乎将所有代码解释了一遍。原文链接如下:http://python.jobbole.com/82758/ 我在研究之后,自己试着重复那段程序,经过思考,终于理解了。下面是我在eclipse... -
自己动手,编写神经网络程序,解决Mnist问题,并网络化部署-编写网络
2018-04-04 20:17:00基于《神经网络和深度学习》这本绝好的教材提供的相关资料和代码,我们自己动手编写“随机取样的梯度下降神经网络”。为了更好地说明问题,我们先从简单的开始: 1、sigmod函数,基本上就是基于定义的; #... -
PyTorch笔记 入门:写一个简单的神经网络2:Classification(分类)
2020-11-10 16:39:18同上一篇博客PyTorch笔记 入门:写一个简单的神经网络1:Regression(回归)相同 2.创建网络 3.优化器 4.训练网络 6.画出loss的图像 7.预测 完整代码 import torch import torch.nn.functional as F from ... -
编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一:前言与Minst数据集
2016-06-29 22:12:07卷积神经网络是深度学习的基础,但是学习CNN却不是那么简单,虽然网络上关于CNN的相关代码很多,比较经典的是tiny_cnn(C++)、DeepLearnToolbox(Matlab)等等,但通过C语言来编写CNN的却比较少,本人因为想在多核... -
@ 让 tensorflow 编写神经网络像砍瓜切菜一样流畅
2020-10-16 18:54:51文章目录让 tensorflow 编写神经网络像砍瓜切菜一样流畅在设计神经网络的过程中,用 tensorflow 是一个很好的选择用 keras 可以调用tensorflow 让 tensorflow 编写神经网络像砍瓜切菜一样流畅 篇首语: 凡是能用... -
(2编写网络)自己动手,编写神经网络程序,解决Mnist问题,并网络化部署
2018-04-04 20:17:00基于《神经网络和深度学习》这本绝好的教材提供的相关资料和代码,我们自己动手编写“随机取样的梯度下降神经网络”。为了更好地说明问题,我们先从简单的开始:1、sigmod函数,基本上就是基于定义的; ########... -
PyTorch笔记 入门:写一个简单的神经网络1:Regression(回归)
2020-11-10 15:43:30三、编写网络 1.设计网络 实现左边那个三层的简单网络 input layer的神经元个数:n_input hidden layer的神经元个数:n_hidden output layer的神经元个数:n_output 有些人又将n_input写为n_features 2.init(初始...
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