浅层神经网络在Python中的实现

最新推荐文章于 2025-12-03 12:28:21 发布

数据科学探险

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本文介绍了如何使用Python实现浅层神经网络，包括初始化权重、前向传播、反向传播和训练预测。通过示例数据集展示训练过程，并用matplotlib绘制损失曲线。文章帮助读者理解神经网络的实现基础。

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，而神经网络是深度学习的核心组件之一。浅层神经网络是神经网络中最简单的形式，它由输入层、隐藏层和输出层组成。本文将介绍如何使用Python实现一个浅层神经网络，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库：numpy和matplotlib。Numpy库用于进行数值计算，而matplotlib库用于绘制图表。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们定义一个浅层神经网络的类，命名为ShallowNeuralNetwork。

class ShallowNeuralNetwork:
    def __init__

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python 实现 hidden layers neural network浅层神经网络算法

luthane的博客

08-26

1237

浅层神经网络（Shallow Neural Network），也称为单隐层神经网络（a single hidden layer neural network），是一种包含输入层、一个隐藏层和输出层的神经网络结构。下面我将详细介绍浅层神经网络算法的基本概念和计算过程。神经网络结构在浅层神经网络中，网络结构通常包括三层：输入层（Input Layer）：接收输入数据，不进行任何计算，只是将输入数据传递给隐藏层。

【ML/DL】浅层神经网络模型python实现

xiangxiang613的专栏

02-20

1654

浅层神经网络模型python实现文章目录浅层神经网络模型python实现1.准备工作导入需要的包testCases.pyplanar_utils.py导入数据集可视化数据集2. 采用逻辑回归模型分类（可选）3. 采用神经网络模型获取每层size初始化参数前向传播计算函数代价反向传播合成模型预测函数测试模型计算正确率尝试不同layer size（可选）尝试其他数据集 1.准备工作导入需要的包 #...

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Python实现浅层神经网络

wwxy1995的博客

12-14

886

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def forward(X, w1, w2, b1, b2): z1 = np.dot(w1,X) + b1 # w1=h*n X=n*m z1=h*m A1

python实现浅层神经网络预测猫狗

wwxy1995的博客

02-27

1817

吴恩达深度学习第三周编程题导入模块# Package imports import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases_v2 import * import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model from planar_utils im...

浅层神经网络python代码

weixin_44235615的博客

07-28

712

实现了一个有单一隐藏层的二分类神经网络 一、工具包 numpy是Python科学计算的基本包。 Sklearn提供了简单有效的数据挖掘和数据分析工具。 matplotlib是一个用Python绘制图形的库 planar utils提供了在这次赋值中使用的各种有用的函数 testCases提供了一些测试示例来评估函数的正确性 # Package imports import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases...

浅层神经网络：原理与Python实现

spinage的博客

07-04

1132

浅层神经网络是最基础的深度学习模型，包含输入层、隐藏层和输出层。本文介绍了3个神经元的输入层、4个神经元的隐藏层（使用非线性激活函数）和1个神经元的输出层（二元分类）的网络架构。详细讲解了三种常用激活函数（Tanh、ReLU、Leaky ReLU）的数学表达式、导数特点和Python实现。通过反向传播算法计算梯度，推导了输出层和隐藏层的梯度公式，并用流程图展示了反向传播过程。最后提供了完整的Python实现代码框架，包括参数初始化和网络结构定义。

基于Python实现浅层神经网络案例（源码）.rar

05-15

1、资源内容：基于Python实现浅层神经网络案例（源码）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用...

BP神经网络与Python实现

02-25

回归和分类是常用神经网络处理的两类问题，如果你已经了解了神经网络的工作原理可以在http://playground.tensorflow.org/上体验一个浅层神经网络的工作过程.感知机(Perceptron)是一个简单的线性二分类器，它保存着...

基于 python 的浅层神经网络和遗传算法训练一个可以自动驾驶小车的Demo

01-20

【作品名称】：基于 python 的浅层神经网络和遗传算法训练一个可以自动驾驶小车的Demo 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。...

python实现浅层神经网络算法

Aa385433799的博客

01-14

755

python实现浅层神经网络算法吴恩达第三周课后编程作业浅层神经网络实现流程吴恩达第三周课后编程作业第一次开始真正意义上接触算法，并且使用python来编码，用博客来梳理自己的学习思路。首先load一些需要使用的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn import sklearn.datasets...

python实现简单神经网络算法

xiao_lxl的专栏

06-20

9824

python实现简单神经网络算法 python实现二层神经网络 包括输入层和输出层 import numpy as np #sigmoid function def nonlin(x, deriv = False): if(deriv == True): return x*(1-x) return 1/(1+np.exp(-x)) #input d

学习笔记二十二：神经网络的几起几落

dengdaijc的专栏

11-30

1000

神经网络发展历经多次起落：1940年代萌芽（M-P模型、Hebb学习规则），1956-1969年第一次繁荣（感知机、Adaline），1969年后进入冰河期（《Perceptrons》的负面影响，1974年BP算法被忽视），1984-1997年第二次繁荣（Hopfield网络、1986年BP算法重新发现），1997年后沉寂（SVM与统计学习理论兴起），2012年至今第三次繁荣（深度学习崛起，在ImageNet等竞赛中取得突破，产业界大量投入）。

下一代神经网络：架构革新、能效优化与智能融合的理论综述

andeyeluguo的博客

11-29

164

此外，无监督学习方面，基于脉冲时序依赖可塑性（STDP）的局部学习规则被用于构建多层SNN，如Meng等人提出的Spiking Inception模块[6]，有效提升了特征提取能力。例如，清华大学团队基于忆阻器阵列构建的SNN芯片[24]，在CIFAR-10上实现>10 TOPS/W的能效比。脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）作为第三代神经网络模型，通过模拟生物神经元的离散脉冲发放机制，实现了事件驱动的稀疏计算，理论上可比传统ANNs降低数个数量级的能耗[2]。

Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)

视觉算法小趴菜的博客

11-29

446

本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。

大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12

minhuan的专栏

12-03

869

本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。

【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原

最新发布

w987333120的博客

12-03

360

本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。

使用 DeepSeek 提升工作效率

Deng872347348的博客

12-03

562

摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工

python中快速更新ini文件之方法~

英布之剑的优快云 Blog

12-02

139

Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。

Python抓取ZLibrary元数据实战指南

yiruo250的博客

11-29

569

本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。