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  • 卷积神经网络 python代码 代码代码 代码。。。。。
  • ATR-FNN 基于模糊神经网络的目标自动识别,在这个实现中,我们已经对2种神经网络进行了多类分类任务的比较研究。使用的数据集 - MSTAR SAR DATA
  • 卷积神经网络python实现

    万次阅读 多人点赞 2018-12-18 12:02:10
    1、网络结构 2、各层详解 1)卷积层(conv) A、概念解释 B、实现过程 C、多维输入数据计算 D、卷积层代码实现 2)池化层(pooling) A、实现过程 B、池化层代码实现 3)激活层 A、sigmoid函数 B、阶跃...

    目录

    1、网络结构

    2、各层详解

    1)卷积层(conv)

    A、概念解释

    B、实现过程

    C、多维输入数据计算

    D、卷积层代码实现

    2)池化层(pooling)

    A、实现过程

    B、池化层代码实现

    3)激活层

    A、sigmoid函数

    B、阶跃函数

    C、relu函数

    4)affine层

    5)dropout层

    6)softmax-with-loss层

    A、损失函数介绍

    B、softmax-with-loss层结构介绍

    C、代码实现


    1、网络结构

    11层卷积网络结构如下:

    conv - relu - conv - relu - conv - relu - pool -

    conv - relu - conv - relu - conv - relu - pool -

    conv - relu - conv - relu - conv - relu - pool -

    affine - relu - dropout - affine - dropout – softmaxwithloss

    conv:卷积层

    relu:激活层

    pool:池化层

    affine:全连接层,实现输入数据和节点参数矩阵的相乘

    dropout:按照一定概率抛弃某些节点,防止过拟合

    softmax-with-loss:将输入数据正规化后输出,并输出交叉熵误差

    2、各层详解

    1)卷积层(conv)

    A、概念解释

    填充(pad):卷积运算前,想输入数据周围填入固定的数据(比如0),用P表示。

    步幅(stride):应用滤波器的窗口间隔大小。

    B、实现过程

    如图1

                                               图1

    假设待处理矩阵大小为 ( W , H ) ,卷积滤波器大小为 ( FW , FH ) ,填充为P,步幅为S,则输出矩阵大小为:

                                          

    C、多维输入数据计算

    实际应用中,输入多为三通道彩色图像,此时滤波器相应设为三通道,即:

     

    通过im2col函数将四维矩阵展开为二维矩阵进行运算,函数形式如下:

                             col = im2col(x, FH, FW, self.stride, self.pad)

    x为输入矩阵,输出矩阵的大小为

                                 ( OH * OW * N ,  FH * FW * C )

    D、卷积层代码实现

    2)池化层(pooling)

    A、实现过程

                                                                           图2

    池化层滤波器大小一般为(2 , 2),随着滤波器的移动,依次选择窗口内的最大值作为输出。

    B、池化层代码实现

    处理多维数组时,依然用im2col函数改变维度以方便计算。

    3)激活层

    激活函数一般用非线性函数,本节介绍常用的几种激活函数。

    A、sigmoid函数

    函数形式如下:

    Python代码实现:

    B、阶跃函数

    Python代码实现:

    C、relu函数

    函数形式如下:

    Python代码实现:

    本文所构建网络选用relu函数作为激活函数。

    4)affine层

    前文提到,affine层主要作用时实现矩阵的乘法运算。

                                                                  图3

    图3为affine层的计算图,X , W , B 分别为输入数据,节点参数,偏置。

    Affine层代码实现:

    5)dropout层

    Dropout是一种在学习的过程中随机删除神经元的方法。训练时,随机选出隐藏层的神经元,然后将其删除。被删除的神经元不再进行信号的传递,如图4所示。训练时,每传递一次数据,就会随机选择要删除的神经元。然后,测试时,虽然会传递所有的神经元信号,但是对于各个神经元的输出,要乘上训练时的删除比例后再输出。

                                                                     图4

    Dropout层python代码实现:

    6)softmax-with-loss层

    A、损失函数介绍

    常用的损失函数包括均方误差和交叉熵误差。均方误差的计算公式如下:

    这里,yk 是表示神经网络的输出,tk 表示监督数据,k表示数据的维数。E值越小,代表输出与监督数据越吻合。

    cross-entropy-error层的输出为交叉熵误差,计算公式如下:

    这里,log表示以e为底数的自然对数(log e )。yk 是神经网络的输出,tk 是正确解标签。并且,tk 中只有正确解标签的索引为1,其他均为0 。因此,上式实际上只计算对应正确解标签的输出的自然对数。比如,假设正确解标签的索引是“2”,与之对应的神经网络的输出是0.6,则交叉熵误差是−log0.6 = 0.51;若“2”对应的输出是0.1,则交叉熵误差为−log0.1 = 2.30。也就是说,交叉熵误差的值是由正确解标签所对应的输出结果决定的。

    B、softmax-with-loss层结构介绍

    该层的计算图如图5所示。softmax-with-loss层包括正向传播和反向传播,本节先介绍正向传播。

                                                                                  图5

    softmax-with-loss层由softmax、cross-entropy-error两个函数构成。Softmax层的作用为将输入正规化输出,计算公式如下:

    如图6,Softmax层将输入值正规化(将输出值的和调整为1)之后再输出。另外,因为手写数字识别要进行10类分类,所以向Softmax层的输入也有10个。

                                           图6

    Softmax层代码实现:

    C、代码实现

    展开全文
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    2018-06-04 14:53:45
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    最近在看《python神经网络编程》这本书,个人感觉这本书非常适合想要学习神经网络的小白们,书很薄,200多页,从最基础的知识开始讲起,循序渐进,通俗易通,是一本很好的神经网络入门书籍。
    第一章是基础知识,建议认真阅读,这部分就不写了,我打算从第二章开始更新。
    我用的是Ubuntu20.4+jupyter notebook。具体环境搭建可以参考我前面的两篇

    我们从最简单的开始,小步前进,逐步建立Python程序。

    1、框架代码

    神经网络至少包含下面三个函数:
    初始化函数——设定输入层节点、隐藏层节点和输出层节点的数量。
    训练——学习给定训练集样本后,优化权重。
    查询——给定输入,从输出节点给出答案。
    具体可能还需要更多函数,但是我们先从这三个函数起步。
    下面是基础的代码框架:

    #神经网络类型定义
    class neuralNetwork:
        #初始化
        def __init__(self):
            pass
        #训练
        def train():
            pass
        #查询
        def query():
            pass
    

    2、初始化网络

    从初始化开始,我们能想到的参数有输入层节点、隐藏层节点和输出层节点的数量,还包括学习率。这些节点数量定义了神经网络的形状和尺寸。我们不会将这 些数量固定,而是当我们使用参数创建一个新的神经网络对象时,才会确定这些数量。通过这种方式,我们保留了选择的余地,轻松地创建不同大小的新神经网络。
    现在我们来更新__init__函数:

    #神经网络类型定义
    class neuralNetwork:
        
        #初始化
        def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
            self.inodes=inputnodes
            self.hnodes=hiddennodes
            self.onodes=outputnodes
            
            self.lr=learningrate
            pass
        
        #训练
        def train():
            pass
        
        #查询
        def query():
            pass
    

    3、权重——网络的核心

    这一步是创建网络的节点和链接。网络中最重要的部分是链接权重, 我们使用这些权重来计算前馈信号、反向传播误差,并且在试图改进网络 时优化链接权重本身。
    使用矩阵可以简明地表示权重。因此,我们可以创 建:
    在输入层与隐藏层之间的链接权重矩阵:Winput_hidden=hidden_nodesinput_nodesW_{input\_hidden}=hidden\_ nodes*input\_nodes
    在隐藏层和输出层之间的链接权重矩阵:
    Woutput_hidden=hidden_nodesoutput_nodesW _{output\_hidden}=hidden\_ nodes* output\_nodes

    请记住,链接权重的初始值应该较小,并且是随机 的。我们选择numpy函数生成一个数组,数组中元素为0~1的随机值。使用numpy.random.rand()函数可以完美实现这个功能。
    我们先来试试这个函数,下面创建一个3×3的numpy数组,数组中的每个值都是0~1的随机值。
    在这里插入图片描述
    实际上,权重可以为正数也可以为负数。权重的范围可以在-1.0到+1.0之间。为了简单起见,我们可以将上面数组中的每个值减去0.5,这样,在效果上,数组中的每个值都成为了-0.5到0.5之间的随机值。
    在这里插入图片描述
    下面我们开始在Python程序中创建初始权重矩阵。权重是神经网络的固有部分,与神经网络共存亡,它不是一个临时数据集,不会随着函数调用结束而消失。这意味着,权重必须也是初始化的一部分,并且可以使用其他函数(如训练函数和查询函数)来访问。

        def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
            self.inodes = inputnodes
            self.hnodes = hiddennodes
            self.onodes = outputnodes
            
            self.lr = learningrate
            
            #创建链接权重矩阵
            self.wih = (numpy.random.rand(self.hnodes, self.inodes) - 0.5) 
            self.who = (numpy.random.rand(self.onodes, self.hnodes) - 0.5)
    

    4、查询网络

    下面我们先编写简单的query()函数。query()函数接受神经网络的输入,返回网络的输出。
    神经网络的流程是来自输入层节点的输入信号,通过隐藏层,最后从输出层输出。同时,当信号馈送至给定的隐藏层节点或输出层节点时,我们使用链接权重调节信号,还应用S激活函数抑制来自这些节点的信号。
    这里我们用sigmoid()激活函数。在实验中,我们可能完全改变激活函数,因此,我们将激活函数定义在初始化时,此后就可多次引用。首先记得导入库:

    import scipy.special
    

    然后在__init__()函数内部添加激活函数定义:

     self.activation_function = lambda x:scipy.special.expit(x)
    

    我们再次回到查询函数query()。
    下面的公式给出了我们如何得到隐藏层的节点的输入信号和输出信号:
    Xhidden=Winput_hiddenIX_{hidden}= W _{input\_hidden} •I

    Ohidden=sigmoid(Xhidden)O_{hidden}=sigmoid(X_{hidden})

    代码如下:

    hidden_inputs = numpy.dot(self.wih,inputs)
    hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
    

    最终输出层节点和隐藏层的过程是一样的,代码也相似:

    final_inputs = numpy.dot(self.who,hidden_outputs)
    final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
    

    最后,query()函数需要定义一个输入input_list,再将final_outputs作为值返回。

    inputs = numpy.array(inputs_list,ndmin=2).T
    

    5、迄今为止的代码

    import scipy.special
    import numpy
    
    #神经网络类型定义
    class neuralNetwork: 
        #初始化
        def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
            
            self.inodes = inputnodes
            self.hnodes = hiddennodes
            self.onodes = outputnodes
            self.lr = learningrate
            
            #创建链接权重矩阵
            self.wih = (numpy.random.rand(self.hnodes, self.inodes) - 0.5) 
            self.who = (numpy.random.rand(self.onodes, self.hnodes) - 0.5)
            
            #定义激活函数
            self.activation_function = lambda x:scipy.special.expit(x)
            pass
        
        #训练
        def train():
            pass
        
        #查询
        def query(self, inputs_list):
            #输入层
            inputs = numpy.array(inputs_list,ndmin=2).T
            
            #隐藏层
            hidden_inputs = numpy.dot(self.wih,inputs)
            hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
            
            #输出层
            final_inputs = numpy.dot(self.who,hidden_outputs)
            final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
            
            return final_outputs
    

    在继续编写train()函数并使用样本训练网络之前,我们先测试一下目前得到的所有的代码。我们创建一个小网络,使用一些随机输入查询网络,看看网络如何工作。

    我们利用目前定义的神经网络类,尝试创建一个每层3个节点、学习率为 0.3的小型神经网络对象,并且使用随机选择的输入(1.0,0.5,-1.5)查询网络。

    input_nodes = 3
    hidden_nodes = 3
    output_nodes = 3
    learning_rate = 0.3
    
    n = neuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate)
    

    运行结果:
    在这里插入图片描述

    6、训练网络

    训练任务分为两个部分:
    1、针对给定的训练样本计算输出。这与query()函数所做的没什么区别。
    2、将计算得到的输出与所需输出对比,使用差值来指导网络权重的更新。

    第一部分模仿query()函数完成,由于需要使用包含期望值或目标答案的训练样本来训练网络,因此唯一的区别是,这部分代码中有一个额外的参数,即在函数的名称中定义的targets_list。

        def train(self,inputs_list,targets_list):
            
            #输入层
            inputs = numpy.array(inputs_list,ndmin=2).T
            targets = numpy.array(targets_list,ndmin=2).T
            
            #隐藏层
            hidden_inputs = numpy.dot(self.wih,inputs)
            hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
            
            #输出层
            final_inputs = numpy.dot(self.who,hidden_outputs)
            final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
            
            pass
    

    下面进行第二部分的工作——改进权重。

    误差值等于预期目标输出值实际计算得到的输出值之差。代码:

    output_errors = targets-final_outputs
    

    下面是计算隐含层节点反向传播的误差公式:
    在这里插入图片描述

    代码:

    hidden_errors = numpy.dot(self.who.T,output_errors)
    

    对隐蔽层和最终层之间的权重,使用output_errors进行优化。
    对输入层和隐藏层之间的权重,使用hidden_errors进行优化。

    下面是用于更新节点j与其下一层节点k之间链接权重的矩阵形式的表达式,α是学习率,sigmoid是激活函数。*乘法是正常的对应元素的乘法,•点乘是矩阵点积。
    在这里插入图片描述

    #隐藏层和最终层之间的权重编码
    self.who += self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs))
    #输入层和隐藏层之间的权重编码
    self.wih += self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs))
    

    7、完整的神经网络代码

    完成!!!
    我们的代码可用于创建、训练和查询3层神经网络。

    import scipy.special
    import numpy
    
    #神经网络类型定义
    class neuralNetwork:
        
        #初始化
        def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate):
            
            self.inodes = inputnodes
            self.hnodes = hiddennodes
            self.onodes = outputnodes
            
            self.lr = learningrate
            
            #创建链接权重矩阵
            self.wih = (numpy.random.rand(self.hnodes, self.inodes) - 0.5) 
            self.who = (numpy.random.rand(self.onodes, self.hnodes) - 0.5)
            
            #定义激活函数
            self.activation_function = lambda x:scipy.special.expit(x)
            
            pass
        
        #训练
        def train(self,inputs_list,targets_list):
            
            #输入层
            inputs = numpy.array(inputs_list,ndmin=2).T
            targets = numpy.array(targets_list,ndmin=2).T
            
            #隐藏层
            hidden_inputs = numpy.dot(self.wih,inputs)
            hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
            
            #输出层
            final_inputs = numpy.dot(self.who,hidden_outputs)
            final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
            
            #误差
            output_errors = targets-final_outputs
            hidden_errors = numpy.dot(self.who.T,output_errors)
            
            #隐藏层和最终层之间的权重编码
            self.who += self.lr*numpy.dot((output_errors*final_outputs*(1-final_outputs)),numpy.transpose(hidden_outputs))
            #输入层和隐藏层之间的权重编码
            self.wih += self.lr*numpy.dot((hidden_errors*hidden_outputs*(1-hidden_outputs)),numpy.transpose(inputs))
            
            pass
        
        
        #查询
        def query(self, inputs_list):
            
            #输入层
            inputs = numpy.array(inputs_list,ndmin=2).T
            
            #隐藏层
            hidden_inputs = numpy.dot(self.wih,inputs)
            hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
            
            #输出层
            final_inputs = numpy.dot(self.who,hidden_outputs)
            final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
            
            return final_outputs
    
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    1961

    2019-12-24 19:55 −

    1 Web应用 https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/8869302.html2 http协议 https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/8875623...

    2019-12-04 22:39 −

    是不是看到题目Python就点进来了。

    其实,只是个蒟蒻......

    不知道学校发了什么疯,现在连普通的信息课都在讲Python,是怕我们消化不了c++吗?

    虽然心里很不甘心,但不得不承认,许多时候(实际上是大部分),Python都比c++更简单。

    原因:

    1.Python不用打头文件(咳咳,纯属个...

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    465

    2019-12-06 14:02 −

    学习提纲

    生成指定范围的数值列表,语法格式如下:

    生成一个包括10哥随机数的列表,要求数的范围在10-100之间,代码如下

    import random

    randomnumber = [random.randint(10,100) for i in range(...

    2019-12-18 15:00 −

    保留字:and,as,assert,break,class,continue,

    def,del,elif,else,except,finally,

    forfromFalse,global,if,import,

    in,is,lambda,nonlocal,not...

    comment.png

    0

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    181

    2019-12-24 21:14 −

    python-requests

    python-requests

    作用:能够模拟浏览器向服务器发送请求的库

    requests库的主要方法

    方法描述

    requests.request()构造一个请求,支持以下各种方法requests.get()获取html的主要方法requests.head(...

    comment.png

    0

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    524

    2019-12-11 17:16 −

    Redis

    redis是一个key-value存储系统。

    赋值:set name alex查看所有key:keys *查看key对应的value:get name只存活2秒钟:set name jack ex 2

    Python操作Redissudo pip install redis

    1、操作模式r...

    2019-11-27 16:55 −

    1.安装

    需要安装得模块名为pyyaml,直接pip install pyyaml

    导入,直接import yaml

    2.yaml文件的格式

    文件格式输出可以是列表,可以是字典,可以嵌套。层级关系用空格区分,切记,不支持tab缩进

    a)键值对形式

    user: admin

    pwd: 123

    ...

    2019-11-23 12:52 −

    # Python3随手记 - [Python3随手记](#python3%e9%9a%8f%e6%89%8b%e8%ae%b0) - [list方法](#list%e6%96%b9%e6%b3%95) - [os](#os) - [imageio](#imageio) - [Python I...

    展开全文
  • 该资源内包括两个东西,一个是用天牛须智能算法(BAS)配合模糊神经网络对水质评估的论文说明,另一个是有关于离散模糊控制的MATLAB程序,可以通过第二个了解相关的模糊神经网络原理
  • 深度学习~模糊神经网络(FNN)

    千次阅读 2020-06-27 23:25:07
    模糊神经网络(Fuzzy Neural Network, FNN) 背景 系统复杂度的增加,人工智能深度化发展 模糊数学创始人L. A. Zadeh, 1921. 当系统的复杂性增加时,我们使它精确化的能力将减小。直到达到一个阈值,一旦超过它,...

    模糊神经网络(Fuzzy Neural Network, FNN)

    背景

    系统复杂度的增加,人工智能深度化发展

    • 模糊数学创始人L. A. Zadeh, 1921. 当系统的复杂性增加时,我们使它精确化的能力将减小。直到达到一个阈值,一旦超过它,复杂性和精确性将互相排斥。
    • 模糊集理论:集合讨论一个对象具有某种性质时记作A,不具有这种性质时记作非A,且两者必居其一,决不允许模棱两可,而没有考虑这种性质的程度上的差异。

    神经网络

    分布式➡️容错、学习,无法利用系统信息、专家知识

    • 只能描述大量数据之间的复杂函数关系
    • 将知识存在权系数中,具有分布存储的特点
    • 涉及的神经元很多(并行工作),计算量大
    • 权系数可由输入输出样本中学习,无需人来设置
    • 黑箱模型,参数不直观,物理意义不明确。

    模糊系统

    系统性、专家知识➡️推理,建库困难、自适应困难

    • 表达人的经验性知识,便于理解
    • 将知识存在规则中

    模糊神经网络

    神经网络与模糊系统的结合,在处理大规模的模糊应用问题方面将表现出优良效果。

    模糊神经网络本质是将模糊输入信号和模糊权值输入常规的神经网络。其结构上像神经网络,功能上是模糊系统。

    学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键

    总结:模糊神经网络虽然也是局部逼近网络,但是它是按照模糊系统模型建立的,网络中的各个结点及所有参数均有明显的物理意义,因此这些参数的初值可以根据系统或定性的知识来加以确定,然后利用上述的学习算法可以很快收敛到要求的输入输出关系,这是模糊神经网络比前面单纯的神经网络的优点所在。同时由于它具有神经网络的结构,因而参数的学习和调整比较容易,这是它比单纯的模糊逻辑系统的优点所在。

     

    References:

    模糊神经网络背景、理论、应用综述https://wenku.baidu.com/view/22590c72cc17552706220818.html

    浅析模糊神经网络https://wenku.baidu.com/view/94f77a7384868762cbaed58f.html

    展开全文
  • 期刊论文,从知网购买下载下来的,基于TS模型的模糊神经网络如何来建立,仿真,应用
  • 三角模糊神经网络的预测

    万次阅读 2017-01-02 22:57:43
    ` 模糊理论 在集合论中,一个对象要么属于要么不属于一个集合,仅仅表示的是“非 此即彼”的观念。但是在现实生活中,“亦此亦...这种现象就被称为是模糊现象,对于模糊概念,经典的数学理论是无法解决的。 1965
  • 模糊神经网络的建立-1.dat 希望对大家有用,参考周润景的《基于MATLAB与fuzzyTECH的模糊与神经网络设计》
  • 针对异构网络切换问题,综合考虑遗传算法和禁忌算法的优点,结合神经网络及模糊理论,提出了基于遗传禁忌算法(GATS)优化的模糊神经网络垂直切换算法GATS-FNN。在切换过程中加入了预判决模块,通过筛选节点降低系统...
  • 沉寂了这么久,原本说发布一个go语言无框架建站教程,结果发现由于这一年没怎么看go语言,go的工程模式貌似有了新的变化,再加上联系了导师,导师让我学习神经网络的知识,所以索性先把go语言建站的日程推后,先行...
  • 模糊神经网络系统2

    万次阅读 多人点赞 2016-02-25 10:06:20
     人工神经网络有较强的自学习和自适应能力,但它类似一个黑箱,缺少透明度,不能很好地表达人脑的推理功能,而模糊系统本身没有自适应能力,限制了其应用。  自适应模糊神经推理系统(Adaptive Neuro-...
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  • 才学习python得小白,可能会觉得在搭建神经网络得时候总是结构混乱,逻辑模糊,这是由于对神经网络整体框架不太清楚导致的,本人在读完关于numpy和《利用python进行数据分析》《python神经网络编程》两本书之后对...
  • 主要介绍了python实现BP神经网络回归预测模型,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 动态模糊神经网络

    千次阅读 2009-12-23 18:37:00
    动态模糊神经网络 输入语言变量 系统输出 是第个输入变量的第个隶属函数 表示第条模糊规则 是第个归一化节点 是第个规则的结果参数或连接权 是指系统的总的规则数 (1)第1层:输入层 每个节点表示一个输入的语言...
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    千次阅读 2018-11-19 16:54:34
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  • 11行Python代码编写神经网络

    千次阅读 2016-12-31 10:15:42
    11行python代码实现神经网络 原文网址:http://iamtrask.github.io/2015/07/12/basic-python-network/
  • 前言 预测是通过基于来自过去和当前状态的信息来对将要发生的事情做出声明。 ...每个人每天都以不同程度的成功解决预测问题。例如,需要预测天气,收获,能源消耗,外汇(外汇)货币对或股票,地震和许多其他东西...
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  • A Bearing Performance Degradation Modeling Method Based on EMD-SVD and Fuzzy Neural Network

空空如也

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