神经网络实例python

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人工神经网络之Python 实战

引言：Python是最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本文以人工神经网络的实战为例，证明需要深入理解算法的原理、优劣势等特点以及应用场景，以能达到应用自如的程度。 本文选自《Python大战机器学习
博文视点 7年前 4333

可变多隐层神经网络的python实现

说明：这是我对网上代码的改写版本，目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致，用起来更直观些。 此神经网络有两个特点： 1、灵活性 非常灵活，隐藏层的数目是可以设置的，隐藏层的激活函数也是可以设置的 2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法：lm（L
吞吞吐吐的 6年前 1237

可变多隐层神经网络的python实现

  说明：这是我对网上代码的改写版本，目的是使它跟前一篇提到的使用方法尽量一致，用起来更直观些。   此神经网络有两个特点： 1、灵活性 非常灵活，隐藏层的数目是可以设置的，隐藏层的激活函数也是可以设置的   2、扩展性 扩展性非常好。目前只实现了一个学习方法
罗兵 9年前 962

神经网络理论基础及Python实现

一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，
行者武松 7年前 970

神经网络理论基础及Python实现

一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，
知与谁同 7年前 917

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱 7年前 2345

推荐 ：手把手教你用Python创建简单的神经网络

了解神经网络工作方式的最佳途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。 神经网络(NN)又称人工神经网络(ANN)，是机器学习领域中基于生物神经网络概念的学习算法的一个子集。 拥有五年以上经验的德国机器学习专家Andrey Bulezyuk声称
技术小能手 5年前 2561

神经网络初学者指南：基于Scikit-Learn的Python模块

编者按：这个帖子概述了使用 Scikit-learn 在 Python 中设置神经网络的方法，其最新版本现在已经内置支持神经网络模型。作者 Jose Portilla 是一名数据科学顾问和培训师，目前在 Udemy 上教授在线课程。 他也是Pierian Da
青衫无名 7年前 1654

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