代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数并没有多少要说的，根据公式定义好就行了，需要注意的是梯度公式的计算。import numpy as np# Collection of activation functions
# Reference: https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_functionclass Sigmoid():def__call__(self, x):r...
一、序言 之前已经写过“单神经元、浅层神经网络、深层神经网络”（感兴趣的可以翻翻），写的有点乱而且很多环节都没有说明白。这里我们尝试通过“感知机”的描述来回答一个问题：“为什么传播函数长这个样子”。 感知机是一种类似神经网络的预测模型，现在各种功能强大的神经网络正是在感知机的基础上诞生的，看懂感知机，神经网络也就不难了。另外，无论是感知机亦或是早期的神经网络，本质上他们都是用于处理“二分类”问...
一个最原始粗暴的拟合任意函数的思路，是将函数切成很多段线性函数，之后用逻辑门控制当x在哪一个区间时，某些逻辑门被激活，对应的线性函数的权重w与偏移量b在逻辑门的包裹下变成非0，计算出y在这一段的输出值。 需要推导出拟合函数y=f(x)需要哪些逻辑门，以及如何使用神经网络构建这些逻辑门。 首先最简单的是开关门：${s^{(1)}}(x) = t{\rm{ = Relu}}({\rm{1 - 1000*Relu}}({\rm{u}}))$使用Relu激活函数构建的开关门比起使用sig...
https://blog.csdn.net/danyhgc/article/details/73850546什么是激活函数为什么要用都有什么sigmoid ，ReLU， softmax 的比较如何选择1. 什么是激活函数如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。2. 为什么要用如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入...
本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络，拟合具有二次函数非线性关系的方程，并通过可视化展现学习到的拟合曲线，同时随机给定输入值，输出预测值，最后给出一些关键的提示。源代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplotdata = { "batchsize":[], "loss":[] }
def moving_average(a, w=11):if len(a) < w: return a[:] return [val if idx < w...
!pip install gym
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import Adam
from keras import backend as K
from collections import deque
import gym#选取互动环境
env = gym.make(CartPole-v1)
state = env.reset()#0或1表示让小车向不同方向移动
action = 0
#step(action)表示想环...
github资源地址：[Release-x86/x64]
上一篇：轻量级C++神经网络应用库CreativeLus：2、分类问题。案例：空间点在平面上2分类。
下一篇：轻量级C++神经网络应用库CreativeLus：4、CNN卷积神经网络。案例：(MNIST)手写数字识别。案例3：复杂函数逼近本章介绍以下几个主要内容，本章内容非常重要：
1、创建自定义结构的神经网络；
2、模型自调整介绍（不是调参）；
3、自定义过程监控和输出。本例问题描述
为表现神经网络的强大逼近能...
一篇博客带你掌握pytorch基础，学以致用
1.将numpy的 ndarray对象转换为pytorch的张量
在 Pytroch 中，Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，译作张量。熟悉 numpy 的同学对这个定义应该感到很熟悉，就像ndarray一样，一维Tensor叫Vector，二维Tensor叫Matrix，三维及以上称为Tensor。而 numpy 和 Tensor 确实有很多的相似之处，两者也可以互转。
实例如下：
import torch
import numpy as npdef a2t():np_data = np.arra...
下面展示四种优化器使用代码。// optimizer
import torch
import torch.utils.data as Data
import matplotlib.pyplot as plt
#超参数
LR = 0.01
BATCH_SIZE = 32
EPOCH = 12#生成伪数据
x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,1000),dim= 1) # x data (tensor) ,shape=(100,1)
y = x.pow(2) +0.2*torch.rand(x.size()) # y=x的平方
# plt.scatter (x.data.numpy(),y.data.numpy())
# plt.show()
torch_dataset=Data.TensorDatase...
为交叉熵和平方误差神经网络损失函数的吸引域可视化
1 论文概述1.1 文章摘要1.2 专业术语1.3 引言
2 相关工作3 损失函数4 适应值曲面分析4.1 渐进梯度行走4.2 损失梯度云4.3 量化吸引域
5 实验过程5.1 基准问题5.2 取样参数
6 实验结果7 结论展望
1 论文概述
2020年3月发表在Neurocomputing上的一篇文章，对两种常见的神经网络损失函数(即二次损失和熵损失)的局部极小值和相关吸引域进行了可视化和数值分析。
1.1 文章摘要
神经网络...
上次的微信小文中，我们通过在MATLAB中导入libsvm工具包，进行了函数拟合的实验。本次仿真实验中，我们使用RBF神经网络进行函数拟合。1、RBF网络简介径向基函数（Radical Basis Function, RBF）是多维空间插值的传统技术，是一种高效的前馈式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。其结构与多层前向网络类似，是一种三层的前向网络。第一层为输入层，由信号源结点组成；第二层...
【实例简介】
编写一种简单的神经网络，用于学习，内嵌了400个样本，对于想要学习神经网络的细节很有帮助，没有使用库函数，完全纯代码编写。
【实例截图】文件：590m.com/f/25127180-494436541-d9eb04（访问密码：551685）
以下内容无关：
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不管你喜不喜欢微服务，现在微服务无疑已经是程序员们绕不过去的话题了。无论你是想把目...
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt# 定义RNN的参数。
HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数。
NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数。
TIMESTEPS = 10 # 循环神经网络的训练序列长度。
TRAINING_STEPS = 10000 # 训练轮数。
BATCH_SIZE = 32 # ba...
我试图用神经网络(Keras)近似正弦函数.
是的,我看了相关的帖子:)
> Link 1> Link 2> Link 3
使用具有S形的四个隐藏神经元和具有线性激活的输出层工作正常.
但也有一些设置可以提供对我来说很奇怪的结果.
由于我刚刚开始工作,我对事情发生的原因和原因感兴趣,但到目前为止我无法理解这一点.# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as np
np.random.seed(7)from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import...
首先,我从方法论的角度意识到为什么你的损失函数必须依赖于神经网络的输出.这个问题来自于我在尝试更好地理解Keras和Tensorflow时所做的实验.考虑以下：input_1 = Input((5,))
hidden_a = Dense(2)(input_1)
output = Dense(1)(hidden_a)m3 = Model(input_1, output)def myLoss (y_true, y_pred):return K.sum(hidden_a) # (A)#return K.sum(hidden_a) + 0*K.sum(y_pred) # (B)m3.compile(optimizer='adam', lo...
