参考:http://python.jobbole.com/82208/ 注:1)# %matplotlib inline 注解可以使Jupyter中显示图片 2)注意包的导入方式 一.使用的Python包 1)numpy numpy(Numerical Python)提供了python对多维数组对象的支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速.节省空间.numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 参考:http://blog.csdn.net/cxms…

tensorflow笔记(二)之构造一个简单的神经网络 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7425200.html 前言 这篇博客将一步步构建一个tensorflow的神经网络去拟合曲线,并将误差和结果可视化.博客的末尾会放本篇博客的jupyter notebook,可以下载自己调试调试. 实践--构造神经网络 本次构造的神经网络是要拟合一个二次曲线,神经网络的输入层是一个特征,即只有一个神经元,隐藏层有10个特…

L1-L11 jupter notebook 文件下载地址 https://download.csdn.net/download/xiuyu1860/12157961 包括L12 Transformer.L11注意力机制和Seq2seq模型L10机器翻译L9循环神经网络进阶 L8梯度消失.梯度爆炸L7过拟合欠拟合及其解决方案L6循环神经网络L5语言模型与数据集L4文本预处理L3Softmax与分类模型L2多层感知机L1 线性回归…

刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值.借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用简单的公式表示如下: 在训练过程…

TensorFlow入门,基本介绍,基本概念,计算图,pip安装,helloworld示例,实现简单的神经网络…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11138.html 一.准备工作 需要准备什么环境 需要安装有Visual Studio并且配置了OpenCV.能够使用OpenCV的core模块. 使用者需要有基本的C++编程基础. 本例子实现什么功能 本例实现了简单的深度神经网络,基于OpenCV的矩阵类Mat.程序实现了BP算法,支持创建和训练多层神经网络,支持loss可视化.支持模型的保存和加载. 二.示例代码 新建和初始化一个神经网络的过程非常简单,像下面这样…

用pytorch1.0搭建简单的神经网络 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 # 建立神经网络 # 先定义所有的层属性(__init__()), 然后再一层层搭建(forward(x))层于层的关系链接 class Net(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, se…

用pytorch1.0搭建简单的神经网络:进行多分类分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.z…

搭建简单的神经网络:进行回归分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 建立数据集 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y…

jupter notebook快捷键整理 Part1 1.删除Cell——双击D 2.撤销删除——Z 3.新建Cell——A/B (向上/向下) 4.命令窗口——P 5.运行——Ctrl+Enter 6.运行并跳到下一Cell——Shfit+Enter 7.运行并向下新建Cell——Alt+Enter Part2 1.内容变成代码——Y 2.内容变成markdown——M 3.内容变成1~6级标题——1~6 4.多选——Shfit+上下键 5.合并选中的Cell——Shfit+M 6.进入编辑状…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852983.html ensorflow学习笔记四:mnist实例--用简单的神经网络来训练和测试   刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每…

python实现一个简单三层神经网络的搭建(有代码) 废话不多说了,直接步入正题,一个完整的神经网络一般由三层构成:输入层,隐藏层(可以有多层)和输出层.本文所构建的神经网络隐藏层只有一层.一个神经网络主要由三部分构成(代码结构上):初始化,训练,和预测.首先我们先来初始化这个神经网络吧! 1.初始化 我们所要初始化的内容包括:神经网络每层上的神经元个数(这个是根据实际问题输入输出而得到的,我们将它设置为一个可自定义量). 不同层间数据互相传送的权重值. 激活函数(模拟自然界的神经元,刺激信号需…

本文将用Numpy实现简单BP神经网络完成对手写数字图片的识别,数据集为42000张带标签的28x28像素手写数字图像.在计算机完成对手写数字图片的识别过程中,代表图片的28x28=764个像素的特征数据值将会被作为神经网络的输入,经过网络的正向传播,得到可以粗略作为0~9每个数字的概率的输出(输出层第一个神经元节点的输出看成是图片数字是0的概率,其余9个神经元节点以此类推),取概率最大的数字即为识别结果.神经网络的输出神经元节点有10个,假设待识别数字为1,就可以定义label为[0,1,0,…

直接执行的python代码ipynb2pdf.py 主要思路.将ipynb文件转成tex文件,然后使用latex编译成pdf.由于latex默认转换不显示中文,需要向tex文件中添加相关中文包. 依赖 latex 中的 xelatex,需要xelatex.exe文件在PATH环境变量下 # coding:utf-8 import sys import os import re import shutil notebook = sys.argv[1] texFile = notebook.repl…

BP 神经网络的简单实现 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y #训练集 test_x,text_y #测试集 model=Sequential() #初始化模型 model.add(Dense(3,input_shape=(32,),activation='sigmoid',init='uniform'))) #添加一个隐含层,注:…

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8954892.html 参考博客:https://blog.csdn.net/u012871279/article/details/78037984 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术,今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖. 首先先分模块解释代码.…

最近在学习pytorch框架,给大家分享一个最最最最基本的用pytorch搭建神经网络并且训练的方法.本人是第一次写这种分享文章,希望对初学pytorch的朋友有所帮助! 一.任务 首先说下我们要搭建的网络要完成的学习任务: 让我们的神经网络学会逻辑异或运算,异或运算也就是俗称的“相同取0,不同取1” .再把我们的需求说的简单一点,也就是我们需要搭建这样一个神经网络,让我们在输入(1,1)时输出0,输入(1,0)时输出1(相同取0,不同取1),以此类推. 二.实现思路 因为我们的需求需要有两个输…

按照传统惯例,应该映射端口jupyter notebook --port=15000,然后用浏览器开http://localhost:15000/ 但是当你运行python的时候,居然发现kernel die了! 显示Invalid argument (src/tcp_address.cpp:172) 这是ipython的一个BUG 解决方法是: conda install -c jzuhone zeromq=4.1.dev0…

安装了pyhton的windows版的shell好久了,今天才听说Ipython这个东西,确实在windows下的python shell很难用,一旦输入错误就要重新来过 了解了下ipython,然后我就找教程,百度了不少,结果都不能实现,搞的我一脸茫然. linux下都只要一条命令解决,windows心痛不已,结果意外发现,windows下也可以 前提条件:已经安装了python shell 的windows版:测试是3.5.2版本 只要输入命令pip install ipython[all]…

刚学习pytorch,简单记录一下 """ test Funcition """ import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): ''' a neural network with pytorch''' def __init__(self): #…

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ import tensorflow as tf # 利用numpy生成数据模拟数据集 from numpy.random import RandomState # 定义一个训练数据batch的大小 batch_size = 8 # 定义神经网络的参数 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stdde…

数据库是mongdb 数据是58同城上发的转手记录 一 为了保证数据安全,对需要进行处理的数据进行拷贝. > db.createCollection('test') { } > show collections base_url detail_info detail_url test > db.detail_info.copyTo('test') WARNING: db.eval is deprecated 二  对数据库中的数据进行处理 不要想着将数据拿出来,处理完后,在一一对应放到数…

1.参考资料 B站上学习视频 Jupyter 安装与使用 2.安装 在cmd窗口中输入(创建的文件会再当前的目录下):pip install jupyter 然后输入:jupyter notebook 3.查看快捷键: 按'h'键…

最近在看<Neural Network Design_Hagan> 然后想自己实现一个XOR 的网络. 由于单层神经网络不能将异或的判定分为两类. 根据 a^b=(a&~b)|(~a&b) 而 我试了一下 或 和 与 都可以用感知神经元解决,也就是一个. 那么与和或的实现: hardlim (n )=a ,n>=0时 a=1;n<0时a=0: 显然需要三个神经元 神经元表达式如下: int fun(int w[],int x[],int b) { return w[…

这几天在B站看莫烦的视频,学习一波,给出视频地址:https://www.bilibili.com/video/av16001891/?p=22 先放出代码 #####搭建神经网络测试 def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size],dtype=np.float32)) biases = tf.Va…

import tensorflow as tfimport numpy as np def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): """initialize the Weights and biases""" Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) biases=tf.Variable(t…

如果你可视化CNN的各层级结构,你会发现里面的每一层神经元的激活态都对应了一种特定的信息,越是底层的,就越接近画面的纹理信息,如同物品的材质. 越是上层的,就越接近实际内容(能说出来是个什么东西的那些信息),如同物品的种类. 网络结构 卷积层->池化层->卷积层->池化层->全连接层->Softmax分类器 卷积层激活函数使用relu 卷积层relu激活,偏置项使用极小值初始化,防止Relu出现死亡节点 全连接层激活函数使用relu 池化层模式使用SAME,所以stride取…

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建一个input数据,-1到1之间300个数,[:,np.newaxis]把x_data变成300维的 x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] #添加噪点,把他变得更像真实数据 noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape) #创建一个input的数据 y_d…

1.国际惯例,先上效果图 一下效果图使用三次贝塞尔曲线进行连线,代码中有直接使用直线连线的代码,可直使用. 2.查看演示请看 这里. 3 代码     html: <canvas id="canvas" width="1920" height="1080"></canvas> js: 这代码看起来可以说十分直白了,注释不放过任何一个角落. var canvas = document.getElementById('canv…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X=np.array([[1,3,3], [1,4,3], [1,1,1]]) Y=np.array([1,1,-1]) W=(np.random.random(3)-0.5)*2 print(W) lr=0.11 n=0 O=0 def update(): global X,Y,W,lr,n n+=1 O=np.sign(np.dot(X,W.T)) W_C=lr*((Y-O.T).dot(X…