import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neural_network import MLPClassifier## 加载数据集np.random.seed(0) # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.load_iris() # 使用前两个特征，方便绘图 X=iris.data[:,0:2] # 标记值 Y=iris.target data=np.hstack((X,Y.reshape(Y.size,1))) # ...
本篇讲述了神经网络的误差反向传播以及训练一个神经网络模型的流程更多内容参考 机器学习&深度学习神经网络可以理解为两个过程：信号的正向传播和误差的反向传播。在正向的传播过程中，计算方法为Sj=wijxi+bj，其中i是样本、j是层数。然后xj=f(Sj)，f为激活函数。引入激活函数的原因是可以带来一定的非线性特性。由于样本的y是在最后一层输出的，因此在计算误差的时候，需要从最后一层开始计算、针对与之关联的参数进行求梯度，获得...
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt""" 1. shape: 矩阵维度 3*2 =================== 2. [None,1]: N行 1列 =================== 3. numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 正态分布 loc：float此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre） scale：float此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高） size：int or tuple of ints输出的...
循环神经网络（RNN）模型与前向反向传播算法,LSTM模型笔记输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络（Recurrent Neural Networks），广泛用于自然语言处理中的语音识别、手写识别以及机器翻译等领域。特点：1.隐藏状态h由输入x和前一隐藏状态hi-1共同决定。2.模型的线性关系参数U、W、V矩阵在整个RNN网络中共享，从而体现了RNN模型的循环反馈思想。在语音识别、手写识别以及机器翻译等领域实际应用比较广泛的是基于RNN模型的LST...
更新：文章迁移到了这里。http://lanbing510.info/2014/11/07/Neural-Network.html，有对应的PPT链接。 注：整理自向世明老师的PPT 看不到图片的同学能够直接打开链接：https://app.yinxiang.com/shard/s31/sh/61392246-7de4-40da-b2fb-ccfd4f087242/259205da4220fae3内容提要1 发展历史 2 前馈网络（单层感知器，多层感知器。径向基函数网络RBF） 3 反馈网络（Hopfield网络。联想存储网络，SOM。Boltzman及受限的玻尔兹曼机RBM，D...
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)—...
下载地址，请到网盘的程序的位置处查找下载matlab 代码运行后的效果如下。原文：http://www.cnblogs.com/arxive/p/4903863.html
一、网络 二、激活函数 激活函数：对隐藏变量使用按元素运算的非线性函数进行变换，作为下一个全连接层的输入。这个非线性函数被称为激活函数。 三、正则化正则化：正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小，是应对过拟合的常用手段。 四、损失函数 五、网络模型优化算法 原文：https://www.cnblogs.com/cxt-janson/p/13399177.html
摘要：本文主要介绍了神经网络的基本概念以及误差反向传播算法的推导。1、关于神经网络的几个重要概念神经元模型：类似于神经元细胞结构的模型。如下图： 解释：每一个神经元都是相对独立的，将输入的若干个数据经过加权处理之后求和，作为一个总体输入（在上图中就是线性模型），然后将该总体输入作为变量送给激活函数，得到的函数值作为神经元的输出。激活函数：是神经元模型的核心，也被称为感知器，常用的激活函数如下（sigmoi...
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。...
首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络（本人自己的理解）。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）时，我们称之为多层人工神经网络。1、神经单元的选择 那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢？在上一篇文章我们介绍过感知器算法，但是直接使用的话会存在以下问题： 1）感知器训...
一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其基本的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。详细来说。对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型：(三层BP神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段。第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层。最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层。最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和...
使用captcha.image.Image 生成随机验证码，随机生成的验证码为0到9的数字，验证码有4位数字组成,这是一个自己生成验证码，自己不断训练的模型使用三层卷积层，三层池化层，二层全连接层来进行组合第一步：定义生成随机验证码图片number = [‘0‘,‘1‘,‘2‘,‘3‘,‘4‘,‘5‘,‘6‘,‘7‘,‘8‘,‘9‘] # alphabet = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘,‘g‘,‘h‘,‘i‘,‘j‘,‘k‘,‘l‘,‘m‘,‘n‘,‘o‘,‘p‘,‘q‘,‘...
机器学习AI算法工程 公众号： datayx 深度学习学习7步骤 1．学习或者回忆一些数学知识 因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是，我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一个网络结构，相当于定义一种线性非线性函数；接着，设定一个优化目标，也就是定义一种损失函数（loss function）。 而训练的过程，就是求解最...
人工智能算法系列图书以一种数学上易于理解的方式讲授人工智能相关概念，这也是本系列图书英文书名中“for Human”的含义。 本系列图书的每一卷均可独立阅读，也可作为系列图书整体阅读。但需要注意的是，卷1中列出了后续各卷所使用的各种基本算法，并且这些算法本身既是基础，也不失实用性。 2020年1月，人工智能算法系列图书第一卷出版。 欲建高楼，必重基础。本书会讲授诸如维度法、距离度量算法、聚类算法、误差计算、爬山算...