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(Levenberg-Marquardt训练算法),你可以添加不同的学习方法到NeuralNetwork类 什么是最优化,可分为几大类?    答:Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.最优化是寻找使得函数值最小的参数向…

看过首席科学家NG的深度学习公开课很久了,一直没有时间做课后编程题,做完想把思路总结下来,仅仅记录编程主线. 一 引用工具包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases import * import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model from planar_utils import plot_decision_bounda…

实验要求:•实现10以内的非负双精度浮点数加法,例如输入4.99和5.70,能够预测输出为10.69•使用Gprof测试代码热度 代码框架•随机初始化1000对数值在0~10之间的浮点数,保存在二维数组a[1000][2]中.•计算各对浮点数的相加结果,保存在数组b[1000]中,即b[0] = a[0][0] + a[0][1],以此类推.数组a.b即可作为网络的训练样本.•定义浮点数组w.v分别存放隐层和输出层的权值数据,并随机初始化w.v中元素为-1~1之间的浮点数.•将1000组输入(a…

 =================第3周 浅层神经网络=============== ===3..1  神经网络概览=== ===3.2  神经网络表示=== ===3.3  计算神经网络的输出=== 方括号代表层数.   ===3.4  多个例子中的向量化=== ===3.5  向量化实现的解释===  方括号值的是层数,括号代表样本编号.ppt中显示的,不同row代表某一层的hidden unit,不同列代表各个样本,挺形象的呀,有趣.   ===3.6  激活函数=== tanh几乎各方…

本文从tensorflow的代码层面理解LSTM. 看本文之前,需要先看我的这两篇博客 https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10495745.html 谈到网络结构 https://www.cnblogs.com/yanshw/p/10515436.html 谈到多隐层神经网络 回忆一下LSTM网络 输出 tensorflow 用 tf.nn.dynamic_rnn构建LSTM的输出 lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(…

激活函数 激活函数----日常不能用线性方程所概括的东西 左图是线性方程,右图是非线性方程 当男生增加到一定程度的时候,喜欢女生的数量不可能无限制增加,更加趋于平稳 在线性基础上套了一个激活函数,使得最后能得到输出结果 常用的三种激活函数: 取值不同时得到的结果也不同 常见激活函数图形 tensorflow中自带的激活函数举例: 添加隐层的神经网络 #添加隐层的神经网络结构 import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size…

神经网络结构设计指导原则 原文   http://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/52821185   下面这个神经网络结构设计指导原则是Andrew NG在coursera的ML课程中提到的: 输入层:神经元个数=feature维度 输出层:神经元个数=分类类别数 隐层: 默认只用一个隐层 如果用多个隐层,则每个隐层的神经元数目都一样 隐层神经元个数越多,分类效果越好,但计算量会增大…

Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何: 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数,如 tanh 计算交叉熵的损失值 实现前向传播和后向传播 1 - Packages(导入包) 需要导入的包: numpy:Python中的常用的科学计算库 sklearn:提供简单而高效的数据挖掘和数据分析工具 matplotlib:Python中绘图库 testCases: 提供了一些测试例子来评估函数的正确性 planar…

本实验使用mnist数据集完成手写数字识别的测试.识别正确率认为是95% 完整代码如下: #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import numpy import scipy.special import matplotlib.pyplot # In[2]: class neuralNetwork: def __init__(self, inputNodes, hiddenNodes, outputNodes,learningRate)…

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…