深度学习神经网络第①篇——感知器及其Python实现
下图是一个感知器：可以看到，一个感知器有如下组成部分：01输入权值其中，每一个输入分量Xj(j＝1，2…，r)通过一个权值分量wj，进行加权求和，并作为阈值函数的输人。偏差b的加入(对应上图中的w0,这样是便于书写和理解)使得网络多了一个可调参数，为使网络输出达到期望的目标矢量提供了方便。感知器特别适合解决简单的模式分类问题。02激活函数激活函数则有较多的选择，较为常见的有sigmoid函数和阶....
可变多隐层神经网络的python实现
说明：这是我对网上代码的改写版本，目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致，用起来更直观些。 此神经网络有两个特点： 1、灵活性 非常灵活，隐藏层的数目是可以设置的，隐藏层的激活函数也是可以设置的 2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法：lm（Levenberg-Marquardt训练算法），你可以添加不同的学习方法到NeuralNetwork...
径向基（RBF）神经网络python实现
1 from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ 2 dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ 3 loadtxt, savetxt, zeros, frombuffer 4 fr...
Boltzmann机神经网络python实现
（python 3） 1 import numpy 2 from scipy import sparse as S 3 from matplotlib import pyplot as plt 4 from scipy.sparse.csr import csr_matrix 5 import pandas 6 7 def normalize(x):...
一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现
最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指正。 什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0（也即该...
神经网络理论基础及Python实现
一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，隐藏层和输出层的层数和为n，则该神经网络称为n层神经网络，如下图为2层的神经网络; 一层中加权求和，根据非线性方程进行转化输出;理论上，如....
径向基（RBF）神经网络python实现
1 from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ 2 dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ 3 loadtxt, savetxt, zeros, frombuffer 4 fro...
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