[手把手系列之二]实现多层神经网络

最新推荐文章于 2024-05-21 10:15:59 发布
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这篇博客详细介绍了如何从头开始实现一个多层神经网络，包括网络的用途、数学表示、网络架构、模型定义、激活函数、参数初始化、前向传播、反向传播、参数优化、模型评测和模型预测等步骤。作者提供了代码实现，并强调理解网络运算过程和注意变量形状的重要性。

完整代码：>>点我 欢迎star,fork,一起学习

网络用途

或者说应用场景：使用单层神经网络来识别一张图片是否是猫咪的图片。

数学表示

给定一张图片 X X 送到网络中，判断这张图片是否是猫咪的照片？

网络架构

多层神经网络处理过程：

  • X –> [ l i n e a r + r e l u ] ( L − 1 ) —>[linear + sigmoid] —> y^ y ^

    数学表示

    训练集: X=[x(1),x(2),...,x(i),....,x(m)] X = [ x ( 1 ) , x ( 2 ) , . . . , x ( i ) , . . . . , x ( m ) ] ;对应标签: Y=[y(1),y(2),...,y(i),...,y(m)] Y = [ y ( 1 ) , y ( 2 ) , . . . , y ( i ) , . . . , y ( m ) ] ;

    对于训练集中的每张照片 x(i) x ( i ) 的处理过程：

    repeat:

    ​

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【深度学习实战】手把手教你构建高效多层神经网络
远程部署调试 运行安装 项目调试 二次开发 项目技术新 持续迭代 部分源码免费分享
02-26 678
本文通过理论讲解+代码实操，完整呈现了多层神经网络的构建流程。随着神经架构搜索（NAS）技术的发展，未来自动生成最优网络结构将成为可能。• 动态网络（Dynamic Neural Networks）• 神经形态计算（Neuromorphic Computing）• 联邦学习与隐私保护神经网络本文代码示例基于TensorFlow 2.12.0，实际应用请根据硬件环境调整参数。关注作者获取更多深度学习实战技巧。
构建多层神经网络
05-24
The categorical distribution (figure 3.3) is a discrete distribution that determines the probability of observing one of K possible outcomes. Hence, the Bernoulli distribution is a special case of the categorical distribution when there are only two outcomes. In machine vision the intensity data at a pixel is usually quantized into discrete levels and so can be modeled with a categorical distribution. The state of the world may also take one of several discrete values. For example an image of a vehicle might be classified into {car,motorbike,van,truck} and our uncertainty over this state could be described by a categorical distribution.
实现多层神经网络MLP（Pytorch 05）
March_A的博客
03-24 2472
因为我们忽略了空间结构，所以我们使用reshape将每个二维图像转换为一个长度为num_inputs的向量。因此在这里我们直接使用高级API中的内置函数来计 算softmax和交叉熵损失。
多层神经网络的c++实现
07-19 1590
写在前面：     上一个学期一直都在看deep learning的一些理论知识，着重看了一些关于卷积神经网络（convolutional neural network）。趁现在暑假，时间比较充裕写点程序完善一下之前看的知识。     先给大家上点开胃菜，这两天写了个可扩展的多层神经网络，里面没什么新东西，没rbm也没卷积，就是一个普普通通的神经网络，写完这个再打算写卷积神经网络。    
实现多层神经网络
xuechanba的博客
05-16 574
在前面，我们使用了单层神经网络实现了对鸢尾花数据集的分类， 下面，将使用多层神经网络来实现对鸢尾花数据集的分类。 第一层是输入层到隐含层，相应的权值矩阵为 W1 ， 隐含层中的阈值是 B1 ，隐含层的输出是： 假设增加的隐含层中有 16 个神经元（结点），那么 B1 的形状就是 （16，），因为输入层中有四个结点，因此， W1 的形状是 （4，16）， 第二层是隐含层到输出层， 从隐含层到输出层的权值矩阵为 W2 ，输出层中的阈值是 B2 ，因为输出层中有三个节点，所以B2 的形状是（3，），W2
多层神经网络
最新发布
m0_64080654的博客
05-21 3400
多层神经网络的背景神经网络的基本单元是神经元，多层神经元的连接形成神经网络，由输入层、隐层（多层次）、输出层组成的多层神经网络。在传统的神经网络中，采用迭代的算法来训练整个网络，随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和实际样本之间的差进行反馈改变前面各层的参数，直到收敛，整体是一个梯度下降法，这就是BP神经网络，该方法在一段时间运用很广泛很火热，但是随着网络层数的增加，残差传播到最前面的层已经变得太小，梯度越来越稀疏，收敛到局部最小值等等无法克服的难题，于是神经网络走入了困境。
手把手教你构建多层感知器神经网络
### 多层感知器（MLP）简介 多层感知器（MLP）是一种人工神经...通过本教程，学习者能够逐步掌握构建和训练一个简单的多层感知器，并应用于手写数字识别，这为之后理解和实现更复杂的神经网络模型打下了坚实的基础。
手把手教你用MATLAB实现BP神经网络手写数字识别
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种按误差反向传播训练的多层前馈神经网络。在手写数字识别中，BP神经网络通过调整各层神经元的权重和偏置来最小化预测值与实际值之间的误差。BP神经网络包含输入层...
手把手教程：用神经网络与Python实现手写字符识别系统
这包括选择合适的神经网络结构（例如多层感知器、卷积神经网络等），设置网络参数（如学习率、批次大小、迭代次数等），以及训练网络以调整权重和偏置。训练完成后，神经网络将能够对新的手写字符图像进行识别。 ...
多层神经网络代码实现
qq_42017767的博客
08-19 710
多层神经网络 单个神经元类 /** * 单个神经元 * * @author SXC 2020年8月13日 下午9:48:19 */ public class Neurons { ThreeNeurons tN; double input[]; double inputandoutput[]; double weight[];// 包含一个偏置的权重，数量比输入大一个 private double nowoutput; private double ez;// e误差对z中间输出的导数
NN_Test:该项目包含一些神经网络代码
05-10
NN_测试 该项目包含一些神经网络代码注意：将此存储库克隆到Windows中的E：/ GitCode / 神经网络代码（C ++） 感知器 BP（反向传播） 卷积神经网络 线性回归（梯度下降，最小二乘） 朴素贝叶斯分类器（性别分类） Logistic回归（梯度下降，批次/最小批次） KNN（K最近邻居，分类） PCA（主成分分析） 单个隐藏层（两个类别） K均值 决策树（CART） C ++的数学公式的实现 线性代数 转置 行列式 伴随矩阵 逆矩阵 范数（向量，矩阵） 特征值/特征向量（实对称矩阵） SVD（奇异值分解） 伪逆 痕迹 可能性 均值，方差，标准差 协方差矩阵 激活功能 逻辑sigmod功能 softplus功能 ReLU（线性整流单元） 泄漏的ReLU（泄漏的线性整流单元） ELU（指数线性单位） softmax函数 层数 辍学 LRN（本地响
神经网络与deep learning 学习与实践，多层前馈神经网络与神经网络的实现
09-18
构建一个至少含有1-2 层隐藏层的神经网络模型，解决手写的0-9 十个手写 数字的识别问题。神经网络模型构建过程中需要注意的几点： （1）数据集采用MNIST 阿拉伯数字手写体数据集。 （2）模型输入层的节点个数的设计。输入层的节点数目应该与输入的手写 体图片的大小相等。MNIST 手写体数据集中手写阿拉伯数字的图像为28×28 的 方形图。 （3）每一个隐藏层的网络节点数的设计。应该遵循特征提取与降维相统一 的原则。 （4）输出层的节点数。因为识别任务是0-9 的十个手写数字，所以输出层 应该是一个多任务的二分类问题
多层神经网络的构建与实现
burning1996的博客
10-10 844
载入数据 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("/Users/liuqi/Desktop/data/MNIST_data/", one_hot=True) 构建模型 定义全连接层...
深度学习方法——实验3：手动实现多层神经网络
时生的博客
03-22 4669
在计算机上验证和测试多层神经网络的原理和算法实现，测试多层神经网络的训练效果，同时查阅相关资料。掌握多层神经网络的基本原理、掌握多层神经网络的算法过程、反向传播的算法过程； 三、实验内容 题1： 请阅读和测试多层神经网络类代码，观察多层神经网络训练过程和结果，请对隐藏层Dense类和多层神经网络MLPClassifier类的代码进行注释。 1.1 导入所需的函数库 from sklearn import datasets import numpy
神经网络入门 第5章 实现多层神经网络BP算法
weixin_30455067的博客
04-21 379
前言 神经网络是一种很特别的解决问题的方法。本书将用最简单易懂的方式与读者一起从最简单开始，一步一步深入了解神经网络的基础算法。本书将尽量避开让人望而生畏的名词和数学概念，通过构造可以运行的Java程序来实践相关算法。 关注微信号“逻辑编程"来获取本书的更多信息。 上一章我们讨论了神经网络的表达能力的数学原理，这一章我们就来实现一...
多层神经网络详细解析（每一行都详细注释）
kinkinhe的博客
03-05 1648
神经网络代码实践
详解神经网络各层的结构与功能
weixin_43178683的博客
07-06 9896
本博客是有关深度学习的神经网络结构的学习记录，从书本、其他资料以及个人总结得出。
手把手教你使用Numpy实现bp与CNN神经网络
资源摘要信息:"本资源是关于使用Numpy库来实现BP神经网络（Back Propagation Neural Network）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的一个详细案例。它包括完整的源码、数据集和使用说明文档，...
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