网络上深度学习相关博客教程质量参差不齐,很多细节很少有文章提到,所以本着夯实深度学习基础的想法写下此系列博文. 本文会从神经网络的概述.不同框架的公式推导和对应的基于numpy的Python代码实现等方面进行干货的讲解.如有不懂之处欢迎在评论留言,本人也初学机器学习与深度学习不久,有不足之处也请欢迎我联系.:) 推荐书籍与视频教程:<机器学习>-周志华<Deep learning>-Ian Goodfellow.Yoshua Bengio 和 Aaron Courville李宏毅深

IDE:jupyter 抽象程度可能不是那么高,以后再优化. 理论和代码实现的差距还是挺大的 数据集请查看 python构建bp神经网络(一个隐藏层)__1.数据可视化 部分代码预览 git上传.ipynb文件,并不能直接看,所以我上传了压缩包 注释都写的很详细,全部代码下载请查看码云

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

1.将数据写入csv文件,应该可以python代码直接实现数据集的写入,但我对文件读取这块不太熟练,等我成功了再加上,这里我直接手写将数据集写入Excel 2.然后把后缀改成.csv就可以了,利用pandas读取 import matplotlib.pyplot as plt file = 'bp_test.csv' import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) x = df.iloc[:,].values print(x) 读取

输出及输入的简单用法 print print,中文意思是打印,在python里它不是往纸上打印,而是打印在命令行,或者叫终端.控制台里面.print是python里很基本很常见的一个操作,它的操作对象是一个字符串(什么是字符串,此处按住不表,且待日后慢慢道来).基本格式是: print 你要打印的东西或者 print(你要打印的东西)这里一定要英文字符的括号,所有程序中出现的符号都必须是英文字符,注意别被你的输入法坑了.  各位同学可以在自己的python环境中试着输出以下内容. >>>

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

包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例,以上结构的神经网络训练如下: #coding=utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('/home/workspace/python/tf/data/mnist', one_hot=

一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层,确定输入数据的类型和样式. 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 def Input(shape=None, batch_shape=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None): if not batch_shape and tensor is None: assert shape

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最

转载请注明出处http://www.cnblogs.com/Wxtrkbc/p/5519453.html 以前游戏2048火的时候,正好用其他的语言编写了一个,现在学习python,正好想起来,便决定用python写一个2048,由于没学过python里面的界面编程,所以写了一个极其简单的无界面2048.游戏2048的原理和实现都不难,正好可以拿来练手,要是不知道这游戏的话,可以去网上查一下,或者下载一个到手机来玩一下,我就不在说其原理.我知道不放图的话大家一点兴趣都没,下面首先放一张游戏成型图

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面

一.概述 二.从demo_app开始 三.WSGI中的application 四.区分URL 五.重构 1.正则匹配URL 2.DRY 3.抽象出框架 六.参考 一.概述 在Python中,WSGI(Web Server Gateway Interface)定义了Web服务器与Web应用(或Web框架)之间的标准接口.在WSGI的规范下,各种各样的Web服务器和Web框架都可以很好的交互. 由于WSGI的存在,用Python写一个简单的Web框架也变得非常容易.然而,同很多其他的强大软件一样,要

使用python检测一个设备是否ping的通 一,subprocess以及常用的封装函数 运行python的时候,我们都是在创建并运行一个进程.像Linux进程那样,一个进程可以fork一个子进程,并让这个子进程exec另外一个程序.在Python中,我们通过标准库中的subprocess包来fork一个子进程,并运行一个外部的程序. subprocess 包中定义有数个创建子进程的函数,这些函数分别以不同的方式创建子进程,所以我们可以根据需要来从中选取一个使用.另外subprocess还提供了

要求:python写一个要求用户输入数字,如果不是数字就一直循环要求输入,直到输入数字为止的代码 错误打开方式: while True: ten=input('Enter a number:') if type(eval(ten))==type(int):break 用这个输入字母可以可是输入字母就直接报错中断了 主要出在eval上.python3.0第一个方案:while True: ten=input("x:") try: x=eval(ten) if type(x)==int:b

这是关于Python的第9篇文章,介绍如何用Python设计一个经典小游戏:猜大小. 在这个游戏中,将用到前面我介绍过的所有内容:变量的使用.参数传递.函数设计.条件控制和循环等,做个整体的总结和复习. 游戏规则: 初始本金是1000元,默认赔率是1倍,赢了,获得一倍金额,输了,扣除1倍金额. 玩家选择下注,押大或押小: 输入下注金额: 摇3个骰子,11≤骰子总数≤18为大,3≤骰子总数≤10为小: 如果赢了,获得1倍金额,输了,扣除1倍金额,本金为0时,游戏结束. 程序运行结果是这样的: 现在

什么是搜索引擎? 搜索引擎是“对网络信息资源进行搜集整理并提供信息查询服务的系统,包括信息搜集.信息整理和用户查询三部分”.如图1是搜索引擎的一般结构,信息搜集模块从网络采集信息到网络信息库之中(一般使用爬虫):然后信息整理模块对采集的信息进行分词.去停用词.赋权重等操作后建立索引表(一般是倒排索引)构成索引库:最后用户查询模块就可以识别用户的检索需求并提供检索服务啦. 图1  搜索引擎的一般结构 2.  使用python实现一个简单搜索引擎 2.1  问题分析 从图1看,一个完整的搜索引擎架构

转载链接:http://withwsf.github.io/2016/04/14/Caffe-with-Python-Layer/ Caffe通过Boost中的Boost.Python模块来支持使用Python定义Layer: 使用C++增加新的Layer繁琐.耗时而且很容易出错 开发速度与执行速度之间的trade-off 编译支持Python Layer的Caffe 如果是首次编译,修改Caffe根目录下的Makefile.cinfig,uncomment 1 WITH_PYTHON_LAYE

phantomjs + python 打造一个微信机器人 1.前奏   媳妇公司不能上网,但经常需要在公众号上找一些文章做一些参考,需要的时候就把文章链接分享给我,然后我在浏览器打开网页,一点点复制过来粘贴到word中,遇到图片更悲催,还得手动调整大小.是不是感觉自己的码农职称受到了挑战--,某一天看到一篇基于C#.NET的高端智能化网络爬虫(二)(攻破携程网),才发现了PhantomJS,由此解放了我复制粘贴的双手 2.介绍 PhantomJS   PhantomJS是一个基于webkit的J

python写一个通讯录step by step V3.0 参考: http://blog.51cto.com/lovelace/1631831 更新功能: 数据库进行数据存入和读取操作 字典配合函数调用实现switch功能 其他:函数.字典.模块调用 注意问题: 1.更优美的格式化输出 2.把日期换算成年龄 3.更新操作做的更优雅 准备工作 db准备 - 创建数据库 mysql> create database txl charset utf8; Query OK, 1 row affecte

转自:https://blog.csdn.net/yyb19951015/article/details/79740869 //这个博客讲的挺不错的. http://www.newlifeclan.com/ai/archives/170 基本的LSTM细胞单元在TensorFlow中声明为: tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里的num_units指的是LSTM单元中的单位数. num_units也可以解释为前馈神经网络隐藏层的类比.前馈神经网络隐

首发安全客 如何基于Python写一个TCP反向连接后门 https://www.anquanke.com/post/id/92401 0x0 介绍 在Linux系统做未授权测试,我们须准备一个安全的渗透环境,通常第一件事就是安装虚拟机.且在攻击阶段中还需要对受害系统进行控制.常见的后门大多数是利用Metasploit生成,而目前反病毒产品遇到Metasploit文件签名的程序就会添加特征库作为查杀对象,所以开发出自己的后门程序非常必要. 这篇文章将介绍如何写一个具有反向连接功能的后门. 反向连