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搜索资源列表

  1. 简单全连接神经网络python实现

  2. 简单的全连接神经网络代码的实现，使用python

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-08-02
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：zsy162534

  1. python实现bp神经网络

  2. 使用python实现bp神经网络经典代码列子

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-03-11
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：baidu_36700918

  1. python简单神经网络

  2. 根据慕课网“机器学习-实现简单神经网络”编写的python代码，实验环境为anaconda python3.6，感知器算法进行分类，数据为网上的花瓣数据，100个样本

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-09-18
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：u014220146

  1. IPython人工神经网络

  2. 《Python人工神经网络》 包含人工神经网络python实现代码； 各种大小手写字测试数据集； 人工神经网络改进算法及应用参考论文； *代码利用Anaconda3-5.2.0平台实现

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-22
    • 文件大小：62mb
    • 提供者：qq_34745295

  1. python搭建神经网络实现手写体识别源码+数据集

  2. 用python搭建神经网络，详细代码步骤，入门机器学习和学习神经网络

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-25
    • 文件大小：109kb
    • 提供者：qq_35739903

  1. 使用python自己实现神经网络操纵赛车游戏

  2. 使用python自己实现神经网络操纵小车,使用TensorFlow框架实现神经网络操纵小车,神经网络入门.

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-01-29
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：juyuyh

  1. python机器学习之神经网络（三）

  2. 前面两篇文章都是参考书本神经网络的原理，一步步写的代码，这篇博文里主要学习了如何使用neurolab库中的函数来实现神经网络的算法。 首先介绍一下neurolab库的配置： 选择你所需要的版本进行下载，下载完成后解压。 neurolab需要采用python安装第三方软件包的方式进行安装，这里介绍一种安装方式： (1)进入cmd窗口 (2)进入解压文件所在目录下 (3)输入 setup.py install 这样，在python安装目录的Python27\Lib\site-package

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：94kb
    • 提供者：weixin_38670186

  1. python实现BackPropagation算法

  2. 实现神经网络的权重和偏置更新，很重要的一部就是使用BackPropagation（反向传播）算法。具体来说，反向传播算法就是用误差的反向传播来计算w（权重）和b（偏置）相对于目标函数的导数，这样就可以在原来的w，b的基础上减去偏导数来更新。其中我上次写的python实现梯度下降中有一个函数backprop(x,y)就是用来实现反向传播的算法。（注：代码并非自己总结，github上有这个代码的实现https://github.com/LCAIZJ/neural-networks-and-deep-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_38659527

  1. 第三章神经网络——基于numpy的代码详解

  2. 本专栏是书《深度学习入门》的阅读笔记一共八章： 第一章深度学习中的Python基础。主要讲解了深度学习将要用到的python的基础知识以及简单介绍了numpy库和matpoltlib库，本书编写深度学习神经网络代码仅使用Python和numpy库，不使用目前流行的各种深度学习框架，适合入门新手学习理论知识。 第二章感知机。主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，单层感知器可以实现与门，或门以及与非门，但是不能实现异或门，异或门的实现需要借助多层感知机，这也

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：676kb
    • 提供者：weixin_38720653

  1. 第四章神经网络的学习算法——随机梯度下降numpy代码详解

  2. 本专栏是书《深度学习入门》的阅读笔记一共八章： 第一章深度学习中的Python基础。主要讲解了深度学习将要用到的python的基础知识以及简单介绍了numpy库和matpoltlib库，本书编写深度学习神经网络代码仅使用Python和numpy库，不使用目前流行的各种深度学习框架，适合入门新手学习理论知识。 第二章感知机。主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，单层感知器可以实现与门，或门以及与非门，但是不能实现异或门，异或门的实现需要借助多层感知机，这也

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：94kb
    • 提供者：weixin_38616809

  1. 用Python实现BP神经网络（附代码）

  2. 用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？ 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布（见文末链接），今天来讲讲BP神经网络。 BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 神经网络model 先介绍个三层的神经网络，如下图所示 输入层（input layer）有三个units（ 为补上的bias，通常设为1） 表示第j层的第

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：372kb
    • 提供者：weixin_38611388

  1. python不使用框架编写神经网络实现手写数字识别

  2. 实验目的及要求 目的:不使用框架, 用python实现神经网络, 学习算法最好的方法就是实现它, 掌握反向传播算法的推导及代码实现，掌握Xavier初始化、Adam算法、数据归一化、batch-normalization、dropout等技术。 要求:实现给定结构和指定初始化和学习算法的网络，不能使用现成的机器学习库，可以使用numpy库，对比1. 有无归一化。2. 有无batch-normalization。3. 有无dropout。的损失曲线和混淆矩阵。 实验环境及采用技术 实验环境：win

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：426kb
    • 提供者：weixin_38736529

  1. 用Python从头开始实现一个神经网络

  2. 在这篇文章中，我们将介绍为什么要从头开始实现神经网络呢？即使你打算以后使用PyBrain这样的神经网络库，至少一次从头开始实现一个神经网络也是一个极具价值的练习，这会帮助你理解神经网络是怎么工作的，并且如果你想要设计出高效的神经网络模型，做一个这样的练习也是很有必要的。需要注意的一件事情是，本篇文章的示例代码效率并不高，它的目的是易于被人理解。首先我们生成一个可以操作的数据集，幸运的是，scikit-learn提供了一些有用的数据集生成器，所以我们不需要自己写代码来生成数据集，只需使用make_

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：402kb
    • 提供者：weixin_38611459

  1. 神经网络Python：在Python中实现神经网络（从头开始）-源码

  2. 神经网络接口Python 神经网络接口的Python实现 对于任何希望了解神经网络的人来说，这都是一个简单的界面实现。 它类似于keras / tensorflow api的用法。 使用python setup build_ext --inplace编译代码

  3. 所属分类：其它

  1. Nn-Learn-Lib：一个简单的神经网络库，旨在学习机器学习和AI的基础知识-源码

  2. Nn学习库 该项目 这个项目是一个小型图书馆，目的是提供基本的表示形式，并介绍使用python的神经网络的世界，而无需使用某种高级框架库。 该库希望为感兴趣的人们提供一种学习和理解神经网络如何以简单而友好的方式工作的方式。 这个库不是我们无法想象的，它代表了不同来源的代码，视频和书籍。 该库的大部分内容基于的工作。 （ 和（ 。 开发了这个库。 注意事项 使用该库时要考虑的一些注意事项是： 找到的所有示例，代码和文档仅用于教育目的。 该库并非旨在用于复杂的问题解决或复杂的实现。 该库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：282kb
    • 提供者：weixin_42177768

  1. 使用Python的神经网络项目-源码

  2. 使用Python的神经网络项目 这是Packt发布的的代码库。 通过六个项目使用Python探索神经网络真正力量的终极指南 这本书是关于什么的？ 神经网络是AI近期发展的核心，可为许多现实世界的问题提供最佳解决方案，包括图像识别，医学诊断，文本分析等。 本书介绍了一些基本的神经网络和深度学习概念，以及一些流行的Python库来实现这些概念。 本书涵盖了以下令人兴奋的功能： 学习各种神经网络架构及其在AI中的进步 通过构建和训练神经网络来掌握Python的深度学习 掌握神经网络进行回归和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：65mb
    • 提供者：weixin_42119281

  1. 用Python从头开始实现一个神经网络

  2. 在这篇文章中，我们将介绍为什么要从头开始实现神经网络呢？即使你打算以后使用PyBrain这样的神经网络库，至少一次从头开始实现一个神经网络也是一个极具价值的练习，这会帮助你理解神经网络是怎么工作的，并且如果你想要设计出高效的神经网络模型，做一个这样的练习也是很有必要的。需要注意的一件事情是，本篇文章的示例代码效率并不高，它的目的是易于被人理解。 首先我们生成一个可以操作的数据集，幸运的是，scikit-learn提供了一些有用的数据集生成器，所以我们不需要自己写代码来生成数据集，只需使用make

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：402kb
    • 提供者：weixin_38654380

  1. 神经网络(BP)算法Python实现及应用

  2. 本文实例为大家分享了Python实现神经网络算法及应用的具体代码，供大家参考，具体内容如下 首先用Python实现简单地神经网络算法： import numpy as np # 定义tanh函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：89kb
    • 提供者：weixin_38748207

  1. python实现神经网络感知器算法

  2. 现在我们用python代码实现感知器算法。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): eta:学习率 n_iter:权重向量的训练次数 w_：神经分叉权重向量 errors_：用于记录神经元判断出错次数 def __init__(self, eta=0.01, n_iter=2): self.eta = eta self.n_iter = n_iter pass de

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_38577378

  1. TensorFlow平台下Python实现神经网络

  2. 本篇文章主要通过一个简单的例子来实现神经网络。训练数据是随机产生的模拟数据集，解决二分类问题。 下面我们首先说一下，训练神经网络的一般过程： 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 2.定义损失函数以及反向传播优化的算法 3.生成会话(Session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法 要记住的一点是，无论神经网络的结构如何变化，以上三个步骤是不会改变的。 完整代码如下： import tensorflow as tf #导入TensorFlow工具包并简称为tf from num

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：199kb
    • 提供者：weixin_38631282
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