神经网络模型Python,BP神经网络预测模型
本文详细了解了神经网络BP算法的原理和Python的实现。
梯度下降和链导数的规律是什么
假设你有函数j(w)，如下图所示。
斜率下降图
现在，我们要求j(w)能在w等于某个值时取最小值。从图中可以看出，最小值位于初始位置的左侧，这意味着如果要使j[w]最小化，需要减小W的值。另一方面，初始位置的切线的斜率a 0(。
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宣江
2017-08-02
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三层BP神经网络的Python实现
这是一个非常漂亮的python实现，三层反向传播神经网络。下一步是尝试将其修改成多层BP神经网络。
以下是运行演示功能的屏幕截图。你会发现预测的结果是惊人的。
提示：在运行演示函数时，尝试改变隐藏层的节点数，看看节点数增加时预测精度是否会提高。
1进口。
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DFD角
2015-02-28
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神经网络基础知识笔记
神经网络显示
神经元模型
神经网络可以受脑机制的启发，用于解决常见的学习问题。神经网络的基本组成部分是神经元。每个神经元都有轴突和多个树突。连接到神经元的树突都是输入，当所有输入树突的兴奋水平之和超过一定阈值时，神经元被激活。被激活的神经元沿着轴突发送信号。
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墨行
2017-05-16
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Keras框架概述
Keras是基于Theano的深度学习框架。它的设计借鉴了Torch，用Python语言编写。它是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。文件来源：http://keras.io/,中文文件来源：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/,here.
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耶
2018-01-07
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独家一文阅读深度学习
图1。深度学习指南
序
深度学习的概念可以追溯到1940-1960年的控制论，然后在1980-1990年第三次发展到联结主义。
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沃克ssdfj
2017-08-01
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让AI得分！3354利用机器学习选择Dota2替身英雄
机器学习不仅仅是书本和文档中枯燥的理论。事实上，机器学习可以应用到我们日常生活中的很多场合，甚至在玩游戏的时候，机器学习可以和我们一起喝啤酒。
比如玩Dota2的时候，经常有人抱怨服务器的问题，还有一个常见的问题是：“躺着那么多英雄怎么办，怕随机出现什么都不会的人，所以选择了。
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宣江
2017-10-24
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深度学习最佳实践系列3354权重w初始化
作为一个深度学习的初学者，我意识到网上能涵盖所有深度学习技巧的在线文档并不多。这些都是权重初始化、归一化、循环学习率等零散的实用技巧，可以让神经网络的训练和调试变得更加简单高效。本博客内容将尽可能多的介绍实用细节，实现深入学习。
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[方向]
2018-06-25
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2020年机器学习的热点趋势
我们才进入2020年，在最新的研究论文中可以看到图机器学习(GML)的发展趋势。这篇论文是2020年计算机学习的重要内容以及我对这些论文的看法。
介绍
本文的目的不是介绍图机器学习的基本概念，而是像图神经网络(Graph Ne)。
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智能技术
2020-02-10
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如何用计算机对图像进行分类？KNN，SVM，BP神经网络，CNN和迁移学习都是你的选择(带开源代码)。
图像分类问题是指给来自固定组的输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的中心问题之一。看起来很简单，但在现实生活中有各种应用。
传统方式：功能描述和检查。
这种方法可能对一些示例任务有用，但实际上更复杂。
所以用机器学习为各种提供了很多东西。
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沃克ssdfj
2017-06-01
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三层BP神经网络的Python实现
这是
是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现。接下来，我准备尝试将其修改成一个多层BP神经网络。
下面是运行演示功能的截图，你会发现预测的结果很惊人！
提示：运行demo函数时，可以尝试改变隐含层的节点数，看看节点数增加时预测精度是否会提高。
1进口.
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迟疑的
2017-09-13
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Python实现了RNN
在一般前馈神经网络中，输出结果只与当前输入有关，与历史状态无关，而递归神经网络(RNN)神经元的历史输出参与下一次预测。
本文将尝试用RNN处理二进制加法问题：两个加数作为两个序列输入，加数的序列从右向左处理。一位和不仅与加数有关.
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智能技术的命运。
2017-11-27
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Python实现了RNN
在一般前馈神经网络中，输出结果只与当前输入有关，与历史状态无关，而递归神经网络(RNN)神经元的历史输出参与下一次预测。
本文将尝试用RNN处理二进制加法问题：两个加数作为两个序列输入，加数的序列从右向左处理。一位和不仅与加数有关.
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科技探索者
2017-11-07
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神经决策树(NBDT)算法研究
休闲鱼技术——渐次思考
背景
在闲鱼的很多业务场景中，有大量的需求需要通过算法进行分类，比如图像分类、组件识别、商品分层、纠纷类别预测等。这些场景往往需要模型识别结果的可解释性，即识别不能只得到其类别，最好在识别过程中同时说明类别的级别和来源。如何对带有说明的图片进行分类已经成为项目研发中的一个需求，
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休闲鱼技术
2020-06-04
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分享了近200篇机器学习的深度学习资料(包括各种文档、视频、源代码等。)
出发地：http://www.tuicool.com/articles/rqIRJb2
本文收集了数百篇关于机器学习和深度学习的文章，包括各种文档、视频、源代码等。而且原文会不定期更新。希望看了文章的朋友可以多多学习。《Brief History of Machine Learning》
简介：这个.
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吴耀文
2016-11-02
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Apache Spark 1.5的新特性介绍
Spark社区刚刚发布了1.5版本。你一定想知道这个版本的主要变化。这篇文章告诉你答案。
DataFrame执行后端优化(钨第一阶段)
DataFrame可以说是整个Spark项目的核心部分。1.5的开发周期最大的变化是钨项目一期已经完成。
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小旋风柴进
2017-05-02
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原来CNN就是这样提取图像特征的。
1.卷积运算
假设有一个5*5的图像，用一个3*3的卷积核(滤波器)进行卷积，得到一个3*3的矩阵(实际上是一个特征图，后面会讨论)，如下：
下图清楚地显示了如何进行卷积运算(实际上是简单的点乘运算):
一个图像矩阵经过卷积核的卷积运算后，得到另一个矩阵。这.
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技术专家
2018-11-26
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py4CV的例子有3Mnist识别和ANN
1.什么是mnist数据集；
Mnist是一个大量使用的数字手写字符集。它来自国家标准和技术研究所(NIST)。训练集是由250个不同的人编写的。
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何璐
2018-03-20
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