具体原理网址：http://wenku.baidu.com/link?url=zSDn1fRKXlfafc_tbofxw1mTaY0LgtH4GWHqs5rl8w2l5I4GF35PmiO43Cnz3YeFrrkGsXgnFmqoKGGaCrylnBgx4cZC3vymiRYvC4d3DF3自组织特征映射神经网络（Self-Organizing Feature Map。也称Kohonen映射），简称为SMO网络，主要用于解决模式识别类的问题。SMO网络属于无监督学习算法，与之前的Kmeans算法类似。所不同的是，SMO网络不需要预先提供聚类的数量，类别的数量是由网络自动识别出来的。...
http://www.ai-start.com/dl2017/html/lesson1-week2.html神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的，为了保存一张图片，需要保存三个矩阵，它们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道，如果你的图片大小为64x64像素，那么你就有三个规模为64x64的矩阵，分别对应图片中红、绿、蓝三种像素的强度值。为了便于表示，这里我画了三个很小的...
本文参考：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509 进入研究生阶段后，首先意识到的是需要尽快对神经网络进行熟悉与学习，于是参加了网易云课堂吴恩达老师发布的一系列课程，并跟随课程完成课后作业，并进行简单理解与记录。需要注意的是，本文是在参考文基础上，进行简单总结与理解，若需要参考算法具体的分析，可查看本文所参考的文章。 第二周编程作业课题为完成一个能够识别猫的简单神经网络[logistic回归...
前言 最近在学习吴恩达的深度学习课程，关于《神经网络和深度学习》已经学习完，刚编写完最后一周的作业，这次任务主要是设计一个L层网络，每次网络的节点数也可以自己设置，现附上整个设计过程，供大家学习讨论！若有不对的地方，希望大家不吝赐教，谢谢！ 一、整个流程 1、处理数据 先下载数据：点这里，提取码：smqn 提取数据，得到训练集，训练标签，测试集，测试标签，类别import numpy as np import h5py #与H...
神经元 想一想便知道，当一个人捏你一下以至于你会痛得叫起来的力度便是神经元的阈值，而我们构建的时候也是把这种现象抽象成一个函数，叫作激活函数。 而这里便是我们使用sigmoid函数的原因，它是一个很简单的函数，平滑更接近显示。 ? \[y=\frac{1}{1+e^{-x}}\]神经网络传递信号 神经网络便是通过一个一个神经元连接，使用权值x输入的和在通过sigmoid函数得到最终的输出值，然后一层一层的传递下去。 \[O = sigmoid(W\cdot I)\] ...
资料 本文所使用的资料已上传到百度网盘点击下载，提取码：xx1w，请在开始之前下载好所需资料 开始之前 简单的讲一下难点，本文会提到**[LINEAR-> ACTIVATION]转发函数，比如我有一个多层的神经网络，结构是输入层->隐藏层->隐藏层->->隐藏层->输出层**，在每一层中，我会首先计算Z = np.dot(W,A) + b，这叫做【linear_forward】，然后再计算A = relu(Z) 或者 A = sigmoid(Z)，这叫做【linear_activation_forward】，合并起来就是这...
1 卷积神经网络：输入层 之前提到多层感知机的参数太多，导致训练耗时长并且对图像处理也不具有优势，因此大神们 就提出了多层神经网络，其中最经典的是卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)。 一般 CNN网络分为输入层、卷积层、池化层、全连接层及输出层。以CNN中最经典的LeNet5网络结构来说明。LeNet5的结构为“输入层--卷积层1--池化层1--卷积层2--池化层2--全连接层1--全连接层2--输出层”，如下图所示： 输入层：...
《Python神经网络编程》揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。 下载：https://pan.baidu.com/s/1UTwTGYnxWquxjMueIcaNwQ《Python神经网络编程》中文版PDF+英文版PDF+源代码 中文版，255页，带目录和书签，彩色配图，文字可以复制； 英文版，207页，带目录和书签，彩色配图，文字可以复制； 两版对比学习。配套源代码。 作者: [英]塔里克拉希德（Tariq Rashid） 原作名: Make Your Own Neural Network译者: ...
一、多元分类 1.1 数据集 本次实现的是手写数字的识别，数据集中有5000个样本，其中每个样本是20*20像素的一张图片，每个像素都用一个点数来表示，该点数表示这个位置的灰度，将20*20的像素网络展开为400维向量，而训练集中的5000*400的矩阵，每一行就代表了一个手写数字图像的灰度值。 训练集的第二部分是5000维向量y，包含训练集的标签，为了与没有0索引的MATLAB索引兼容，我们将数字零映射到10，因此，\ 0“数字被标记为\ 10”，...
在神经网络中，假如有m个训练集，我们想把他们加入训练，第一个想到得就是用一个for循环来遍历训练集，从而开始训练。但是在神经网络中，我们换一个计算方法，这就是 前向传播和反向传播。对于逻辑回归，就是找出合适得参数w和b，在二分类中，输出得结果是0或者1，所以我们得假设函数得输出应该在0，1之间。那么线性肯定是不合适的。我们称输出结果在0，1之间的函数为 S 函数（sigmoid 函数）。 那么逻辑回归的代价函数又是什么呢？...
内容简介 神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习技术。本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。 全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录...
下载：https://pan.baidu.com/s/1UTwTGYnxWquxjMueIcaNwQ 《Python神经网络编程》中文版PDF+英文版PDF+源代码经典资料。中文版，255页，带目录和书签，彩色配图，文字可以复制粘贴；英文版，207页，带目录和书签，彩色配图，文字可以复制粘贴；两版对比学习。配套源代码。 其中，中文版如图：
下载：https://pan.baidu.com/s/1JGUInQlae5D7sGsrbeX7aw 《Python神经网络编程》中文版PDF+英文版PDF+源代码彩色配图，文字可以复制粘贴，配套源代码。 其中中文版如图：
神经网络：正向传播，反向传播 重构单节点神经网络代码： #引入类库 from numpy import array,exp,random,dot def fp(input): #加载数据 X = array([[0,0,1],[1,1,1],[1,0,1],[0,1,1]]) y = array([[0,1,1,0]]).T #设置随机权重 random.seed(1) weights = 2 * random.random((3,1)) - 1 #循环 for it in range(10000): #利用点乘一次性计算出四个z来 z = dot(X,weights) #使用sigmoid函数，计算最初的output output = 1/(1+exp(-z)...
一、 二分类(Binary Classification) 在神经网络中，如何处理训练集。在这里将使用逻辑回归(logistic regression)来传达这些想法，以使大家能够更加容易地理解这些概念。即使你之前了解过逻辑回归，我认为这里还是有些新的、有趣的东西等着你去发现和了解，所以现在开始进入正题。 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法。首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比...