CV学习笔记-BP神经网络代码Python实例
CV学习笔记-BP神经网络代码Python实例一. 任务描述给定数据集（txt文件），采用随机梯度下降的方式进行神经网络的学习，完成权重参数的更新，使得输入的数据能够接近输出label。关于BP神经网络的手推和原理见笔者《CV学习笔记-推理和训练》、《CV学习笔记-BP神经网络》txt文件类似下图所示col1col2col3输入1输入2label二. 程序设计1. 神经网络设计类：NeuralN....
高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码实现）
目录1 高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例2 CNN-GRU-Attention负荷预测2.1 Python代码实现2.2 运行结果3 高级神经网络Keras+CNN-GRU-Attention负荷预测（Python代码+数据）1 高级神经网络Keras知识点讲解及入门算例【数学建模】“华为杯”高级神经网络Keras(Python代码实现)2 CNN-....
深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵，精确率，召回率，特异度计算方法)——python代码
深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵，精确率，召回率，特异度计算方法)：混淆矩阵，精确率，召回率，特异度作为卷积神经网络的模型性能评价指标，它们的计算和绘制具有非常重要的意义，特别是在写论文的时候，我们往往需要这些指标来证明我们模型的优异性，这里给出相应的代码方便大家计算和绘制自己的混淆矩阵和计算各种指标。我这里是使用的网上开源的玉米病害数据集。下面给我的整个项目工程的数据集代码链....
python神经网络之实现双层感知器和神经网络感知器算法将鸢尾分类
1.问题描述：实现一个简单的只有输入层和输出层的前馈神经网络，输入数据与输出数据有下面的对应关系[0,0,1]->0[0,1,1]->1[1,0,1]->0[1,1,1]->1从数据可以看出 输入层只有三个神经元 输出层只有一个神经元 由下图可以看出 随着训练次数的增加 误差在逐渐减小并收敛代码如下 import numpy as np def sigmoid(x): .....
python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码）
反向传播算法也称为BP神经网络，是一种带有反馈的神经网络反向学习方法，它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分组成，正向传播完成通常的前向计算，由输入数据运算得到输出结果。反向传播的方向则相反，是将计算得到的误差回送，逐层传递误差调整神经网络的各个权值，然后神经网络再次....
Python中LSTM回归神经网络的时间序列预测
原文链接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。链接：https://pan.baidu.com/s/1JJTe2CL0BxpmyewKCsvc0w 提取码：6666数据趋势：训练程序：import numpy as np import pandas as pd import matplo...
今天教大家用Python实现BP神经网络（附代码）
今天教大家用Python实现BP神经网络（附代码）用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？ 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布（见文末链接），今天来讲讲BP神经网络。BP神经网络神经网络model先介绍个三层的神经网络，如下图所示输入层（input layer）有三个units（为补上的bias，通常设为1）表示第j层的第i个激励，也称为为单元unit为第j层到第j+1层映射的权重矩....
Python快速构建神经网络
Python快速构建神经网络一、前言机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢？说到神经网络很容易让人们联想到生物学中的神经网络，而且很多时候也会把机器学习的神经网络和生物神经网络联系起来。但是其实人类至今都没有完全理解生物神经网络的运作，更不要谈用计算机实现生物神经网络了。相比之下，机器学习中的神经网络更像是....
神经网络学习到的是什么？（Python）
一、 神经网络的原理神经网络学习就是一种特征的表示学习，把原始数据通过一些简单非线性的转换成为更高层次的、更加抽象的特征表达。深度网络层功能类似于“生成特征”，而宽度层类似于“记忆特征”，增加网络深度可以获得更抽象、高层次的特征，增加网络宽度可以交互出更丰富的特征。通过足够多的转换组合的特征，非常复杂的函数也可以被模型学习好。可见神经网络学习的核心是，学习合适权重参数以对数据进行非线性转换，以提....
机器学习（五）使用Python和R语言从头开始理解和编写神经网络（二）
神经网络方法的可视化步骤我们将重复上述步骤，可视化输入，权重，偏差，输出，误差矩阵，以了解神经网络（MLP）的工作方法。<strong>注意：</strong>对于良好的可视化图像，我有2或3个位置的十进制小数位。黄色填充的细胞代表当前活动细胞橙色单元格表示用于填充当前单元格值的输入步骤1：读取输入和输出Step 1步骤2：用随机值初始化权重和偏差（有初始化权重和偏差的方....
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