8. 用python实现神经网络算法 8.2 编写神经网络算法的一个类NeuralNetwork 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp #双曲函数(tanh)deftanh(x):returnnp.tanh(x)#双曲函数(tanh)的导数 deftanh_deriv(x):return1.0-np.tanh(x)*np.tanh(x)#逻辑函数(logisticfunction)deflogistic(x):return1/(1+np.exp(...
network = OurNeuralNetwork()x = np.array([2, 3])print(network.feedforward(x)) # 0.7216325609518421训练神经网络 现在我们已经学会了如何搭建神经网络,现在我们来学习如何训练它,其实这就是一个优化的过程。
神经元网络(Neural Network),也称人工神经元网络(Artificial Neural Network,简称ANN),是一种模仿生物大脑神经元之间相互连接和传递信息的计算模型。它由大量的神经元组成,这些神经元通过连接权重相互连接,形成一个复杂的网络结构。 神经元网络通常由以下几个元素组成: 神经元(Neuron):神经元是网络的基本单元,它接收输入...
在介绍完神经网络的具体思想后,我们开始重头戏,搭建一个Two_Layer-Net,并且是一个Fully-Conncted_Neural Network,在这之前,我们先来了解一下什么是全连接神经网络:相邻两层之间任意两个节点之间都有连接。全连接神经网络是最为普通的一种模型(比如和CNN相比),由于是全连接,所以会有更多的权重值和连接,因此也意味...
四、反向传播算法(back propagation algorithm) 说完对神经网络的直觉认识后,新的问题便来了:如何设置合适的参数完成复杂的分类问题呢? 回顾线性回归亦或是逻辑回归,寻找最佳参数的办法便是求取代价函数关于参数的偏导,然后通过梯度下降法或者是牛顿法找到最优参数,而寻找神经网络的最优参数的方法也是一样。
人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP(Back Propagation)算法又称为误差反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP...
神经网络(Neural Network) 一. 概述 1. 神经元生物模型 (1)结构:许多树突(dendrite)用于输入,一个轴突 (axon)用于输出。 (2)特性:兴奋性和传导性。兴奋性是指当信号量超过某个阈值时,细胞体就会被激活,产生电脉冲。传导性是指电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其它神经元。
神经网络(Neural Network) 注意,此处的神经网络指的是Feedforward neural network,或者说是多层感知器(MLP, Multilayer perceptron) 为什么需要神经网络?解决线性不可分问题 线性不可分转化为可分.png 神经网络理解之两部曲: 1.随机梯度下降(Stochastic gradient descent)...
基础的神经网络算法(basic NNet algorithm): 使用反向传播算法可以有效的计算梯度值(basic NNet algorithm: backprop to compute the gradient efficiently)。 值得注意的是,当且仅当 s(L)i=0si(L)=0 时有: x(L)i=tanh(s(L)i)=0xi(L)=tanh(si(L))=0 神经网络的优化(Neural Network Optimization)...