神经网络模型

深度学习(神经网络) —— BP神经网络原理推导及python实现

深度学习(神经网络) —— BP神经网络原理推导及python实现

(一)BP神经网络简介BP神经网络是整个神经网络体系中的精华,与一般神经网络相比,它调整权值方式为从最后一层开始逐层调整,通过多次迭代,使得代价函数降低至可接受范围。具体BP神经网络的学习信号推导过程见以下的原理推导,推导过程有点小复杂,即使不看,根据以上的结论也可以编写自己的BP神经网络程序了。(二)BP神经网络原理推导1、变量说明以三层感知器构成的神经网络为例。 »

基于LSTM神经网络模型预测北京PM2.5排放量预测

基于LSTM神经网络模型预测北京PM2.5排放量预测

基于LSTM神经网络模型预测北京PM2.5排放量预测 代码实现 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras import layers from sklearn.preprocessing import Sta... »

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类

Tensorflow 2.0卷积神经网络cifar-10数据集图像分类

我们可以看出,32*32尺寸的彩色图片是不够清晰的,所以相比于MNIST数据集,cifar 10 数据集更为复杂,但利用卷积神经网络进行计算的话,准确率大概是全连接层的两倍,这就是为什么卷积神经网络比全连接网络更受欢迎的原因。 »

《机器学习》学习笔记(五)——神经网络

《机器学习》学习笔记(五)——神经网络

本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!神经网络的学习过程,就是根据训练数据来调整神经元之间的“连接权”以及每个功能神经元的阈值。现实生活中使用神经网络时,大多是在用BP算法进行训练。 »

在这里插入图片描述

基础篇:人脸识别实战(深度学习)- 常用的神经网络层

实战篇中,人脸识别模型的搭建看似非常复杂,其实都是由一些常用的神经网络层搭建而来,只要我们明白了这些网络层,搭建一个模型就不再困难了神经网络搭建的方式有2种:顺序模型和函数式API计算机视觉常用的神经网络层:全连接层、二维卷积层、池化层、BN层、dropout层、flaten层下面我们分别介绍他们全连接层全连接层的每一个节点都和上一层所有的节点相连,从而把之前提取到的特征综合起来。 »

在这里插入图片描述

神经网络学习小记录43——Keras中Tensorboard的使用

神经网络学习小记录43——Keras中Tensorboard的使用学习前言Tensorboard详解使用例子1、loss和acc2、权值直方图3、梯度直方图实现代码 学习前言 可视化是个好东西呀,怎么学学呢! Tensorboard详解 该类在存放在keras.callbacks模块中。拥有许多参数,主要的参数如下: 1、log_dir: 用来保存Tensorboard的日志文件等内容的位置 2、... »

在这里插入图片描述

吴恩达,神经网络优化课后作业总结版

标题接着上一篇,猫脸脸识别4层神经网络。 1.我们将在原代码的基础上进行添加各类优化设置。(即添加剂) 1. 正则 、droput、动量梯度下降、adam 2. 第一步,导入数据 from lr_utils import load_dataset import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py train_set_x_o... »

在这里插入图片描述

【深度学习语音识别】CNN-LSTM-DNN:CLDNN-卷积,长短时记忆,完全连接的深层神经网络

Convolutional, Long Short-Term Memory, fully connected Deep Neural Networks1. 论文地址:2. 摘要:3. 核心思想:4. CLDNN 的网络结构:4.1 输入:4.2 卷积层:4.2 线性层:4.3 LSTM 层:4.4 DNN 层:4.5 多尺度叠加:5. 实验参数:6. 消融实 »

基于keras的卷积神经网络(CNN)

基于keras的卷积神经网络(CNN)

1 前言 本文以MNIST手写数字分类为例,讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明,见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1D 层、Conv2D 层、MaxPooling1D 层和 MaxPooling2D 层,其参数说明如下: (1)Conv1D Conv1D(filters, kernel_size, strides=... »

在这里插入图片描述

MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践

(10分) MNIST手写数字识别问题的多层神经网络模型实践 按课程案例,动手完成编码实践。 自行设计一种神经网络模型,并尝试采用不同超参数,让模型的准确率达到97.5%。 提交要求: 1、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件(.ipynb 格式) 2、作为附件上传 评分标准: 1、完成MNIST手写数字识别的神经网络建模与应用,有完整的代码,模型能运行,准确率达97%以上;得6分;每下降一个百... »

在这里插入图在这里插入图片描述片描述

【深度学习】tensorflow 卷积神经网络 实现手写数字识别

激活函数: tf.nn.relu(features, name=None) features:卷积后加上偏置的结果 return:结果 卷积层: tf.nn.conv2d(input, filter, strides=, padding=, name=None) 计算给定4-D input和filter张量的2维卷积 input:给定的输入张量,具有[batch,heigth,width,chan... »

在这里插入图片描述

#教计算机学画卡通人物#生成式对抗神经网络GAN原理、Tensorflow搭建网络生成卡通人脸

生成式对抗神经网络GAN原理、Tensorflow搭建网络生成卡通人脸 下面这张图是我教计算机学画画,计算机学会之后画出来的,具体实现在下面。 ▲以下是对GAN形象化地表述 ●赵某不务正业、游手好闲,却整天做着发财梦。有一天,他突发奇想,准备用造假币来实现他的“梦想”。第一次,他造了一张假币,去超市买东西,但是由于第一次造假币,手法比较粗糙,一下就被收银员识破。于是,他改进了技术,又一次造出了假币... »

深度学习神经网络 MNIST手写数据辨识 3 应用接口

深度学习神经网络 MNIST手写数据辨识 3 应用接口

整理一下,形成一个应用程序。 首先仍然是导入各种包: from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import mnist_forward2 import mnist_backward2 import mnist_test2 def restore_model1(testPicArr): #创建一个默认图,在该图... »

在这里插入图片描述

使用 pytorch 创建神经网络拟合sin函数

本博客写一个小例子,使用 pytorch 来编写一个神经网络来拟合 sin 函数 废话少说,直接上代码: from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data import TensorDataset import torch.nn as nn import numpy as np import torch # 准备数据 x=n... »

在这里插入图片描述

吴恩达机器学习______学习笔记记录#九、神经网络–学习

9.1 代价函数  首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法:        假设神经网络的训练样本有m个,每个包含一组输入x和一组输出信号y,L表示神经网络层数, 我们回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为:       在逻辑回归中,我们只有一个输出变量,又称标量(scalar),也只有一个因变量y,但是在神经网络中,我们可以有很多输出变量,我们的是一个维度为K的向量,并且我们训练集中的因变量也是同样... »

池化层

《动手学习深度学习》之三:1.卷积神经网络(CNN)基础(打卡2.4)

卷积神经网络(CNN) 1.卷积神经网络基础 1.1.基础概念 1.1.1.卷积层 1.1.2.填充、步幅、输入通道、输出通道的含义 1.1.3.池化层 1.1.4.二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。 import torch imp... »

在这里插入图片描述

Pytorch|神经网络工具箱nn

年前就看到了这里,我的水平和这一章之间可能隔了一个太平洋/torch.nn是专门为深度学习设计的模块,核心数据结构是Module,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络。 »

反向传播算必须基于神经网络模型吗?

1. 神经元计算模型的三种可能的形式 神经网络模型对应的代数计算式是由固定模式的,每个神经元都采用这样一个计算方式:若干个输入节点的首先线性组合成一个实数输出,然后再进行一个非线性变换,即下面这种形式: output=f(w1x1+w2x2+…+wnxn)(1)\tag1 output = f(w_1x_1+w_2x_2+…+w_nx_n) output=f(w1​x1​+... »

神经网络

《TensorFlow 深度学习》阅读笔记(三)—— 神经网络

二、神经网络 注:整理自《TensorFlow 深度学习》(龙龙老师)一书,侵删 神经网络组成 神经元模型如上图,X为输入的向量,W为超参数向量,b为偏置项。输出的计算公式如下: y=∑i=1nxiwi y = \sum_{i=1}^{n} x_iw_i y=i=1∑n​xi​wi​ 多个神经元,可以构成神经网络,如下图: 中间部分称为隐藏层,神经网络层数在计算的时候只计算隐藏层及输出层。 神经网... »

在这里插入图片描述

吴恩达深度学习第一课–第四周多层神经网络实现

文章目录声明前言引入相关依赖包初始化参数前向传播函数线性部分linear线性激活部分linear–>avtivation计算成本反向传播线性部分linear backward线性激活部分linear–>activation backward更新参数整合两层神经网络模型L层神经网络分析 声明 本文参考何宽、念师 前言 本次教程,将构建两个神经网络,一个是具有两个隐... »

在这里插入图片描述

10.1 RNN,LSTM,.GRU递归神经网络学习笔记

文章目录概念LSTM RNN是用于处理大小可变的有序数据的一类模型 即使对固定输入输出的模型,RNN也非常有用 我们想对输入序列化处理,这里我们收到一个固定大小的输入,如一个图形,我们要做出分类决策,即图像中的数字分类,我们不是做单一的前向传播,而是观察图片的各种不同部分,然后在完成一组观察后做出最终决策。 概念 总体而言每个RNN都有这样一个小小的循环核心单元,它把x作为输出传入RNN,RNN有... »

双向循环神经网络

《动手学习深度学习》之三:3.RNN循环神经网络(进阶)-4种模型(打卡2.6)

RNN循环神经网络(进阶) 1.GRU(门控)模型 1.1.概念 1.1.1.RNN存在的问题:梯度较容易出现衰减或爆炸(BPTT) 1.1.2.GRU⻔控循环神经⽹络:捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系 重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系; 更新⻔有助于捕捉时间序列⾥⻓期的依赖关系。 1.2.GRU模型从零实现 1.2.1.载入数据集 import numpy as np impo... »

在这里插入图片描述

卷积神经网络和机器翻译笔记

卷积神经网络基础笔记 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,... »

在这里插入图片描述

tensorflow学习之搭建神经网络——four

1.基于tensorflow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。 »

在这里插入图片描述

经典卷积神经网络模型—AlexNet,VGG,GoogLeNet

AlexNet 特征 8层变换,其中有5层卷积和2层全连接隐藏层,以及1个全连接输出层。 将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。 用Dropout来控制全连接层的模型复杂度。 引入数据增强,如翻转、裁剪和颜色变化,从而进一步扩大数据集来缓解过拟合 第一个卷积层 输入的图片大小为:2242243(或者是2272273) 第一个卷积层为:111196即尺寸为1111,有96个卷积核... »

Page 1 of 7123»