神经网络博客

❶ 如何用9行Python代码编写一个简易神经网络

学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。

首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由突触相互连接的细胞（神经元）组成。突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物分子水平模拟人脑，只需模拟更高层级的规则。我们使用矩阵（二维数据表格）这一数学工具，并且为了简单明了，只模拟一个有3个输入和一个输出的神经元。

我们将训练神经元解决下面的问题。前四个例子被称作训练集。你发现规律了吗？‘？’是0还是1？你可能发现了，输出总是等于输入中最左列的值。所以‘？’应该是1。

训练过程

但是如何使我们的神经元回答正确呢？赋予每个输入一个权重，可以是一个正的或负的数字。拥有较大正（或负）权重的输入将决定神经元的输出。首先设置每个权重的初始值为一个随机数字，然后开始训练过程：

取一个训练样本的输入，使用权重调整它们，通过一个特殊的公式计算神经元的输出。

计算误差，即神经元的输出与训练样本中的期待输出之间的差值。

根据误差略微地调整权重。

重复这个过程1万次。最终权重将会变为符合训练集的一个最优解。如果使用神经元考虑这种规律的一个新情形，它将会给出一个很棒的预测。

这个过程就是back propagation。

计算神经元输出的公式

你可能会想，计算神经元输出的公式是什么？首先，计算神经元输入的加权和，即接着使之规范化，结果在0，1之间。为此使用一个数学函数－－Sigmoid函数：Sigmoid函数的图形是一条“S”状的曲线。把第一个方程代入第二个，计算神经元输出的最终公式为：你可能注意到了，为了简单，我们没有引入最低兴奋阈值。

调整权重的公式

我们在训练时不断调整权重。但是怎么调整呢？可以使用“Error Weighted Derivative”公式：为什么使用这个公式？首先，我们想使调整和误差的大小成比例。其次，乘以输入（0或1），如果输入是0，权重就不会调整。最后，乘以Sigmoid曲线的斜率（图4）。为了理解最后一条，考虑这些：

我们使用Sigmoid曲线计算神经元的输出

如果输出是一个大的正（或负）数，这意味着神经元采用这种（或另一种）方式

从图四可以看出，在较大数值处，Sigmoid曲线斜率小

如果神经元认为当前权重是正确的，就不会对它进行很大调整。乘以Sigmoid曲线斜率便可以实现这一点

Sigmoid曲线的斜率可以通过求导得到：把第二个等式代入第一个等式里，得到调整权重的最终公式：当然有其他公式，它们可以使神经元学习得更快，但是这个公式的优点是非常简单。

构造Python代码

虽然我们没有使用神经网络库，但是将导入Python数学库numpy里的4个方法。分别是：

exp－－自然指数

array－－创建矩阵

dot－－进行矩阵乘法

random－－产生随机数

比如， 我们可以使用array()方法表示前面展示的训练集：“.T”方法用于矩阵转置（行变列）。所以，计算机这样存储数字：我觉得我们可以开始构建更优美的源代码了。给出这个源代码后，我会做一个总结。

我对每一行源代码都添加了注释来解释所有内容。注意在每次迭代时，我们同时处理所有训练集数据。所以变量都是矩阵（二维数据表格）。下面是一个用Python写地完整的示例代码。

我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！

首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。接着，它考虑一种新的情形[1, 0, 0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。非常接近！

传统计算机程序通常不会学习。而神经网络却能自己学习，适应并对新情形做出反应，这是多么神奇，就像人类一样。

❷ 卷积神经网络LeNet-5结构卷积采样中加偏置Bx的作用是什么

简单的讲吧
h(x)=f(wx+b）
上式子就是神经元所表示的函数，x表示输入，w表示权重，b表示偏置，f表示激活函数，h(x)表示输出。
训练卷积神经网络的过程就是不断调整权重w与偏置b的过程，以使其输出h(x)达到预期值。
权重w与偏置b就相当于神经元的记忆。
至于你说的为什么要偏置b可以看看这个博客http://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70681750
从其根本上讲，就是不加偏置b的话，上面的函数就必定经过原点，进行分类的适用范围就少了不是吗

❸ 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么

卷积抄神经网络是深度神经网袭络中的一种，深度神经网络还有DBN,RBN,AD等，deeplearning tutorial 是个很不错的东西，还有网络余凯教授的一些论文，csdn的一些博客还不错。还有一些框架theano,caffe等都是挺有用的，目前只看了theano，但听说企业都是用caffe

作者：尹川东
来源：知乎

❹ python 神经网络预测 持续性预测

学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。

❺ python 神经网络库有哪些

学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：

在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。
首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由突触相互连接的细胞（神经元）组成。突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。

我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物分子水平模拟人脑，只需模拟更高层级的规则。我们使用矩阵（二维数据表格）这一数学工具，并且为了简单明了，只模拟一个有3个输入和一个输出的神经元。

我们将训练神经元解决下面的问题。前四个例子被称作训练集。你发现规律了吗？‘？’是0还是1？

你可能发现了，输出总是等于输入中最左列的值。所以‘？’应该是1。
训练过程
但是如何使我们的神经元回答正确呢？赋予每个输入一个权重，可以是一个正的或负的数字。拥有较大正（或负）权重的输入将决定神经元的输出。首先设置每个权重的初始值为一个随机数字，然后开始训练过程：
取一个训练样本的输入，使用权重调整它们，通过一个特殊的公式计算神经元的输出。
计算误差，即神经元的输出与训练样本中的期待输出之间的差值。
根据误差略微地调整权重。
重复这个过程1万次。

最终权重将会变为符合训练集的一个最优解。如果使用神经元考虑这种规律的一个新情形，它将会给出一个很棒的预测。
这个过程就是back propagation。

计算神经元输出的公式
你可能会想，计算神经元输出的公式是什么？首先，计算神经元输入的加权和，即

接着使之规范化，结果在0，1之间。为此使用一个数学函数－－Sigmoid函数：

Sigmoid函数的图形是一条“S”状的曲线。

把第一个方程代入第二个，计算神经元输出的最终公式为：

你可能注意到了，为了简单，我们没有引入最低兴奋阈值。
调整权重的公式
我们在训练时不断调整权重。但是怎么调整呢？可以使用“Error Weighted Derivative”公式：

为什么使用这个公式？首先，我们想使调整和误差的大小成比例。其次，乘以输入（0或1），如果输入是0，权重就不会调整。最后，乘以Sigmoid曲线的斜率（图4）。为了理解最后一条，考虑这些：
我们使用Sigmoid曲线计算神经元的输出
如果输出是一个大的正（或负）数，这意味着神经元采用这种（或另一种）方式
从图四可以看出，在较大数值处，Sigmoid曲线斜率小
如果神经元认为当前权重是正确的，就不会对它进行很大调整。乘以Sigmoid曲线斜率便可以实现这一点
Sigmoid曲线的斜率可以通过求导得到：

把第二个等式代入第一个等式里，得到调整权重的最终公式：

当然有其他公式，它们可以使神经元学习得更快，但是这个公式的优点是非常简单。
构造Python代码
虽然我们没有使用神经网络库，但是将导入Python数学库numpy里的4个方法。分别是：
exp－－自然指数
array－－创建矩阵
dot－－进行矩阵乘法
random－－产生随机数
比如， 我们可以使用array()方法表示前面展示的训练集：

“.T”方法用于矩阵转置（行变列）。所以，计算机这样存储数字：

我觉得我们可以开始构建更优美的源代码了。给出这个源代码后，我会做一个总结。
我对每一行源代码都添加了注释来解释所有内容。注意在每次迭代时，我们同时处理所有训练集数据。所以变量都是矩阵（二维数据表格）。下面是一个用Python写地完整的示例代码。

结语
试着在命令行运行神经网络：

你应该看到这样的结果：

我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！
首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。接着，它考虑一种新的情形[1, 0, 0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。非常接近！
传统计算机程序通常不会学习。而神经网络却能自己学习，适应并对新情形做出反应，这是多么神奇，就像人类一样。

❻ 如何计算卷积神经网络中接受野尺寸博客

通过对信号与线性系统中离散卷积及其运算方法的分析,研究序列形式的离散信号的卷积运算过程,在图解法基础上提出了较为简便的运算方法———列表法.此列表法与图解法所得结果完全相同,却使运算过程大为简化

❼ 用python编写的神经网络结果怎么可视化

学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：

在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。

❽ 有卷积神经网络/循环神经网络的matlab编程书籍吗，求推荐，能分享最好

推荐书籍：《MATLAB深度学习 机器学习、神经网络与人工智能》
作 者 ：（美）Phil Kim著；敖富江，杜静，周浩译
出版发行 : 北京：清华大学出版社 , 2018.03
本书共6章，内容包括：机器学习、神经网络、多层神经网络的训练、
神经网络与分类问题、深度学习、卷积神经网络。

❾ javascript可以写出神经网络吗

神经网络是一个算法。用什么语言都可以写的。不过js的效率不高，精度也差点，用的人少。不过用来玩玩也够用了。
一般机器学习都用python，有很多开源项目可以使用，不必从头造轮胎。拿来就可以用，所以建议用python，python和js其实也差不太多。想要从事机器学习方面的，建议从python入手。算法什么一般都是别人写好的，直接拿来用就行，没必要自己重新写。你不是算法大师，你创造不出什么新的算法。把现有的算法都弄明白，足够干很多事情了。