分类：Python神经网络

2023
03-16

pytorch之深度神经网络概念全面整理

目录1、神经网络训练过程2、基础概念2.1数学知识2.1.1导数2.1.2梯度2.2前向传播和反向传播3、数据预处理手段3.1归一化 (normalization)3.2标准化（Standardization）3.3正则化3.4独热码编码（onehot）4、数据处理库4.1numpy4.2pandas4.3matplotlib5、训练集、测试集，测试集6、损失函数7、优化器8、激活函数9、helloworld10、总结推荐阅读点击标题可跳转1、如何搭建pytorch环境的方法步骤今天是第一篇文章，希望... 继续阅读 >

2022
02-24

教你使用Python建立任意层数的深度神经网络

目录一、神经网络介绍:二、数据集三、激活函数四、正向传播五、损失函数六、反向传播七、总体思路一、神经网络介绍:神经网络算法参考人的神经元原理(轴突、树突、神经核)，在很多神经元基础上构建神经网络模型，每个神经元可看作一个个学习单元。这些神经元采纳一定的特征作为输入，根据自身的模型得到输出。图1神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项)图2单层神经... 继续阅读 >

2021
05-23

python机器学习之神经网络

手写数字识别算法importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.neural_networkimportMLPRegressor#从sklearn的神经网络中引入多层感知器data_tr=pd.read_csv('BPdata_tr.txt')#训练集样本data_te=pd.read_csv('BPdata_te.txt')#测试集样本X=np.array([[0.568928884039633],[0.379569493792951]]).reshape(1,-1)#预测单个样本#参数：hidden_layer_sizes中间层的个数activation激活函数默认reluf（x）=ma... 继续阅读 >