【从0开始用python实现神经网络 IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION】的更多相关文章

从0开始用python实现神经网络 IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION

code地址:https://github.com/dennybritz/nn-from-scratch 文章地址:http://www.wildml.com/2015/09/implementing-a-neural-network-from-scratch/ Get the code: To follow along, all the code is also available as an iPython notebook on Github. In this post we will i…

计算机视觉学习记录 - Implementing a Neural Network from Scratch - An Introduction

0 - 学习目标 我们将实现一个简单的3层神经网络,我们不会仔细推到所需要的数学公式,但我们会给出我们这样做的直观解释.注意,此次代码并不能达到非常好的效果,可以自己进一步调整或者完成课后练习来进行改进. 1 - 实验步骤 1.1 - Import Packages # Package imports import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import s…

Implementing Recurrent Neural Network from Scratch

Reading CSV file... Parsed 79171 sentences. Found 65376 unique words tokens. Using vocabulary size 8000. The least frequent word in our vocabulary is 'documentary' and appeared 10 times. Example sentence: 'SENTENCE_START i joined a new league this ye…

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）

为什么使用序列模型(sequence model)?标准的全连接神经网络(fully connected neural network)处理序列会有两个问题:1)全连接神经网络输入层和输出层长度固定,而不同序列的输入.输出可能有不同的长度,选择最大长度并对短序列进行填充(pad)不是一种很好的方式:2)全连接神经网络同一层的节点之间是无连接的,当需要用到序列之前时刻的信息时,全连接神经网络无法办到,一个序列的不同位置之间无法共享特征.而循环神经网络(Recurrent Neural Networ…

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）

全连接神经网络(Fully connected neural network)处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多.参数增多除了导致计算速度减慢,还很容易导致过拟合问题.所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目.而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以做到. 1. 卷积神经网络构成 图 1:卷积神经网络 输入层 整个网络的输入,一般代表了一张图片的像素矩阵.图 1中最左侧三维矩阵代表一张输入的图片,三维矩阵的长.宽代表了图…

【转载】 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）

作者:wuliytTaotao 出处:https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/ 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接.         原文地址: https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/9488045.html     -------------------------------------------…

4.5 RNN循环神经网络（recurrent neural network）

 自己开发了一个股票智能分析软件,功能很强大,需要的点击下面的链接获取: https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1  RNN循环神经网络(recurrent neural network) 1.1.1          RNN简介 RNN循环神经网络会循环的加入上一时刻的状态作为输入,得出下一时刻的输出.解决的是具有时序关联性的问题,例如股票趋势预测,需要上一时刻的股票价格输入作为下一时刻的输出,又比如输入预测,当你输入I am s…

Recurrent Neural Network系列2--利用Python，Theano实现RNN

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址 在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码…

Recurrent Neural Network系列4--利用Python，Theano实现GRU或LSTM

yi作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORK TUTORIAL, PART 4 – IMPLEMENTING A GRU/LSTM RNN WITH PYTHON AND THEANO . 本文的代码github地址 在此 .这是循环神经网络教程的第四部分,也是最后一个部分.之前的博文在此, RNN概述 利用Python,Theano实现RNN…

AI - TensorFlow - 第一个神经网络（First Neural Network）

Hello world # coding=utf-8 import tensorflow as tf import os os.environ[' try: tf.contrib.eager.enable_eager_execution() print("TF imported with eager execution!") except ValueError: print("TF already imported with eager execution!") t…