深度学习神经网络第①篇——感知器及其Python实现

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...

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(L...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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【科技少年】Python基础语法

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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, frombuf...

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 im...

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

  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 &g...

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...

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...

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, frombuf...

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