Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下，一方面在整理过程中，自己的理解也会更深，另一方面也方便未来自己的勘察。更好的还可以放到博客上面与大家交流。因为基础有限，所以对论文的一些理解可...
本文主要内容包含： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集。Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现须要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长...
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...
上周写完了该代码，但是由于没有注意到softmax相关的实现故结果不对，更正后可以得到正确结果，用200幅图片迭代200次可以得到90%以上的正确率，参数设置还有待于优化，另外可以考虑用多线程加速，此处目前还有问题（有待于修改，慎用）。推导请参考之前的文章http://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/41214115。#coding=utf-8 ''' Created on 2014??11??15??@author: wangshuai13 ''' import numpy #import matplotlib.p...
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com在前一篇文章MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（一）中，直接用python创建全连接神经网络模型进行深度学习训练，这样可以对神经网络有较为深刻的认识。但是在实际应用中，一般都是采用各种深度学习框架来开展人工智能项目，以下就采用pytorch来实现前一篇文章中的全连接神经网络（784-300-10）。...
由于课程设计选的题目是基于神经网络的综合评价，利用暑假时间用C#实现的bp神经网络。其中用到的_Matrix类是C#实现的矩阵类http://blog.csdn.net/lanqiuchaoren/article/details/37738665。此bp神经网络包含1个隐藏层，其中输入层，隐藏层，输出层个数都可以根据需要更改。具体bp神经网络代码如下BP类：using Matrix_Mul; using Excel = Microsoft.Office.Interop.Excel; using System; using System.Collections.Generic; using S...
autograd 及VariableAutograd: 自动微分 autograd包是PyTorch中神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不同.Variabletensor是硬币的话，那Variable就是钱包，它记录着里面的钱的多少，和钱的流向详细见https://zhuanlan.zhihu.com/p/34298983线性回归https://www.bilibili.com/video/BV1iv41117Zg?p=9"...
本文主要内容包含： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集。Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现须要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长...
title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"]前言训练时读入的是.mat格式的训练集，测试正确率时用的是png格式的图片代码#!/usr/bin/env python3# coding=utf-8import math import sys import os import numpy as np from PIL import Image import scipy.io as siodef sigmoid(x):return np.array(list(map(lambda i: 1/ (1+ math.exp(-i)), x)))def get_tra...
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com在前两篇文章MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（一）、MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（二）中，采用全连接神经网络（784-300-10），分别用非深度学习框架和基于pytorch实现，训练结果相当。这里采用卷积神经网络（CNN）中著名的LeNet-5网络来训...
1引言数字识别是模式识别领域 中的一个重要分支,数字识别一般通过特征匹配及特征判别的传统方法进行处理。特征匹配通常适用于规范化的印刷体字符的识别,而 特征判别多用于手写字符识别,这些方法还处于探索阶段,识别率还比较低。随着神经网络技术的飞速发展,其本身具有的高度并行性、较强的自组织能力和容错性、较好抑制噪声干扰能力等特点,为快速准确地进行数字识别开辟了新的途径。目前,对于指针式表而言,可以根据二值化后的指针指...
对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别，并且对结果进行分析准确率，手写数字数据集下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/首先，利用图片本身的属性，图片的灰度平均值进行识别分类，我运行出来的准确率是22%左右利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu其次，利用SVM算法，我运行出来的准确率是93%左右，具体代码请点击SVM：利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—...
本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度...
# -*- coding: utf-8 -*- # --------------------------------------------------------------------------- # BP-ANN.py # Created on: 2014-06-12 09:49:56.00000 # Description: # ---------------------------------------------------------------------------import os import math import time import datetime#输入层n个神经元 n = 4 #隐含层p个神经元 p = 6 #输出层q个神经元 q = 1#输入向量 trainsample = 60 x = [[0 fo...
深度神经网络可解释性方法汇总，附 Tensorflow 代码实现 知识库 ? 小白学CV ? 于 10个月前 ? 2076 阅读 理解神经网络：人们一直觉得深度学习可解释性较弱。然而，理解神经网络的研究一直也没有停止过，本文就来介绍几种神经网络的可解释性方法，并配有能够在Jupyter下运行的代码链接。 1.Activation Maximization通过激活最化来解释深度神经网络的方法一共有两种，具体如下：1.1 Activation Maximization (AM)相关代码如下：https:...