python神经网络

感谢作者分享- http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30656.html === 你恰好发现了 Keras。 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras： 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 查看文档，请访问 Keras.io。 Keras 兼容的 Python 版本: Python 2.7-3.6 。 指导原则 用户友好。 Keras 是为人类而不是为机器设计的 API。它把用户体验放在首要和中心位置。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 模块化。 模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽可能少的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法，它们都是可以结合起来构建新模型的模块。 易扩展性

当您学完Python，你学到了什么？ 开发网站！ 或者， 基础语法要点、函数、面向对象编程、调试、IO编程、进程与线程、正则表达式。。。 当你学完Python，你可以干什么？ 当程序员！ 或者， 手写数据结构和算法、手写神经网络项目。 用Python来爬取一些美女照片 OR 笑话段子开心开心。 好了，切入正题，Python从入门到精通，需要多长时间？从精通到找到一份月薪过万的开发工作，需要几个月？ 尚学堂继java300集之后又一力作-- Python400集 ，如果你学完这部Python宝典就知道了。 阅读本文的您是非常有福的。 为什么这么说？ 那就先来看看这个Python400集介绍和内容吧 1、python400集简介 本套Python课程400集，从零基础开始，全面讲解Python基础，直达可以手写神经网络的境界。 我们创造性的增加了：手写数据结构和算法、手写神经网络项目。让零基础学员在学习Python时就开始接触高深的底层知识、神经网络底层实现的知识。 2、python400集内容 内容共分26章，讲解了Python基础的方方面面，可以作为Python学习者的“宝典”。同时，穿插了3个大型实战项目： a. 坦克大战游戏。 采用游戏开发的方式，寓教于乐，快乐中掌握Python基础。 b. 手写算法和数据结构。 算法和数据结构是很多大公司面试的不二选择，我们这里讲解内容的同时

人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究(二) 深度学习这个能否用到数字彩（双色球，时时彩）这种预测上来呢？ 神经网络的看到有不少论文研究这个的，深度学习的还没有看到相关研究的文章 预测也就是分类任务 深度学习应该是能做的 序列的数据可能得用LSTM 深度学习和机器学习是不是差别很大呢？ 机器学习的范围太大了 深度学习主要是神经网络的拓展。 当年，神经网络被F·Rosenblatt一篇著作《感知机》给直接打了下去，然后美国军方也大量撤资，神经网络的研究就此陷入低潮，直到这些年，计算机飞速发展，加上美国的物理学家Hopfield的两篇论文，才上神经网络重新热了起来，为了让公共不会认为这个又是神经网络而影响推广，所以改名为深度学习，两者其实一码事。 ----------------------------------- 深度学习的dl4j在文本分析上用了lstm（分类任务） http://deeplearning4j.org/lstm.html Google开源的深度学习框架tensorflow也有个例子：ptb_word_lm caffeonspark用在视觉图片识别上比较好，dl4j用在NLP上做类似问答搜索的比较多，tensorflow用在学习新的算法上，dl4j, caffeonspark, tensorflow都有LSTM自动分类的算法应用，

文章目录 7.4 词向量-word2vec 学习目标 7.3.1 Word2Vec模型介绍 7.3.1.1 为什么学习词嵌入 7.3.1.2 词向量是什么 7.3.1.3 词向量训练来源思想-统计语言模型 统计语言模型案例 统计语言模型缺点 7.3.1.4 神经网络语言模型NNLMNNLM 神经网络语言模型例子 7.3.1.4 Word2Vec 举例：CBOW前向计算与向量（参数）更新推导 7.3.1.5 拓展- Word2vec 的训练trick（优化） 7.3.2 Word2vec 词向量工具使用 7.3.3 总结 7.4 词向量-word2vec 学习目标 目标 知道统计语言模型 掌握神经网络语言模型NNLM原理 掌握wor2vec的实现方式以及优化特点 应用 无 7.3.1 Word2Vec模型介绍 7.3.1.1 为什么学习词嵌入 图像和音频处理系统采用的是庞大的高维度数据集，对于图像数据来说，此类数据集会编码为单个原始像素强度的向量。不过，自然语言处理系统一直以来都将字词视为离散的原子符号，将字词表示为唯一的离散 ID 还会导致数据稀疏性，并且通常意味着我们可能需要更多数据才能成功训练统计模型。使用向量表示法可以扫除其中一些障碍。 计算相似度 寻找相似词 信息检索 作为 SVM/LSTM 等模型的输入 中文分词 命名体识别 句子表示 情感分析 文档表示 文档主题判别

本文是 Deep Learning Specialization 系列课程的第1课《 Neural Networks and Deep Learning 》中Logistic Regression with a Neural Network mindset练习部分的笔记。 在《 02 神经网络 - 神经网络和深度学习 [Deep Learning Specialization系列] 》中，我们了解了神经网络的大部分理论知识。通过该编程实例，我们能构建一个简答的逻辑回归的分类器来识别猫，以复习神经网路的知识并了解具体的编程实现。 概述 本试验使用的是 h5 格式的数据集，该数据集包含有标注结果的训练数据和测试数据，通过以下7个步骤来完成神经网络的训练和预测： 数据加载 数据处理 参数初始化 逻辑回归函数的实现（正向传播） 损失/代价函数的实现（正向传播） 梯度递减算法的实现（反向传播） 预测 1. 数据加载 h5 格式的数据的读取是通过 h5py 库来实现的，简单的介绍可以参考我的上一篇文章《 h5py - HDF5 for Python的简单入门 》。 首先构建一个 load_dataset() 函数来完成数据的加载，该函数通过 h5py.File() 函数来读取 h5 格式的数据文件，将训练数据和测试数据做一个简单处理后，输出 train_set_x_orig , train

刚开始接触神经网络一般都是从分类应用开始看的，最典型的就是基于手写数字的识别，这也是绝大部分教程以及书籍上的例子，那么如何应用神经网络进行回归分析呢？这是我最初接触神经网络的一个很大的疑惑，随着后来的深入理解有了一些自己的体会。 假设把你要解决的问题当作一个求解已知方程组的过程，应用神经网络去解决这个问题，只不过就是把目前已知的方程组变为了需要用训练集去拟合的神经网络模型。所以这就要求你先明确三点： 1.具备训练集 2.确定自己要处理的是哪类问题 3.以怎样的标准去评价自己得出的结果。 具备训练集是最基本的，应用神经网络算法必须具备训练集，那么对于自己处理的是分类还是回归的问题，我相信也是比较容易去进行判断的，那么对于评价得出的结果，选择一个合适的损失函数可以做到合理的评价我们得出的结果。那么具体在神经网络算法中如何应用呢？ （一）分类问题 1.基于对逻辑回归的理解，最后输出层的激活函数选择sigmoid函数是一个不错的选择 2.对于评价标准即损失函数，逻辑回归的损失函数可以应用在此处，也就是负的log最大似然，建议找下推导的过程，深入理解一下。 （二）回归问题 1.基于对线性回归的理解，最后输出层的激活函数选择线性函数，也可以理解为输出层不激活，为什么这样做呢？因为对于回归问题的评价标准很容易就可以想到均方误差，为了更好的利用这一评价标准，所以输出层采用线性函数更为合理。 总结：

以下实现参考吴恩达的作业。 一、 padding def zero_pad(X, pad): """ Pad with zeros all images of the dataset X. The padding is applied to the height and width of an image, as illustrated in Figure 1. Argument: X -- python numpy array of shape (m, n_H, n_W, n_C) representing a batch of m images pad -- integer, amount of padding around each image on vertical and horizontal dimensions Returns: X_pad -- padded image of shape (m, n_H + 2*pad, n_W + 2*pad, n_C) """ X_pad = np.pad(X, ((0,0),(pad,pad),(pad,pad),(0,0)), 'constant', constant_values=(0,0)) return X_pad 　　从zero_pad的函数中，我们可以看出，我们只需要对原图片矩阵进行padding操作

概念与理解 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22888385 一、基本变换：层。层在做什么？ 神经网络由层来构建。每一层的工作内容： (动态图 5种空间操作 ) 　 　每层神经网络的数学理解：用线性变换跟随着非线性变化，将输入空间投向另一个空间。 　　每层神经网络的物理理解：通过现有的不同物质的组合形成新物质。 二、理解视角：层的行为如何完成识别任务？ 　数学视角：“线性可分” 　　 这里有非常棒的 可视化空间变换demo ，一定要打开尝试并感受这种扭曲过程。更多内容请看 Neural Networks, Manifolds, and Topology 。 线性可分视角 ：神经网络的学习就是学习如何 利用矩阵的线性变换 加 激活函数的非线性变换 ，将 原始输入空间 投向 线性可分/稀疏的空间 去 分类/回归 。 　　增加 节点数 ：增加维度（W权重矩阵的维度），即增加 线性转换能力 。 增加 层数 ：增加激活函数的次数，即增加 非线性转换次数 。 物理视角：“物质组成” 类比：回想上文由碳氧原子通过不同组合形成若干分子的例子。从分子层面继续迭代这种组合思想，可以形成DNA，细胞，组织，器官，最终可以形成一个完整的人。继续迭代还会有家庭，公司，国家等。这种现象在身边随处可见。并且原子的内部结构与太阳系又惊人的相似

文章目录 卷积神经网络基础 二维卷积层 二维互相关运算 二维卷积层 互相关运算与卷积运算 特征图与感受野 填充和步幅 填充 步幅 多输入通道和多输出通道 多输入通道 多输出通道 1x1卷积层 卷积层与全连接层的对比 卷积层的简洁实现 池化 二维池化层 池化层的简洁实现 卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。 图1 二维互相关运算 下面我们用 corr2d 函数实现二维互相关运算，它接受输入数组 X 与核数组 K ，并输出数组 Y 。 import torch import torch . nn as nn def corr2d ( X , K ) : H , W = X . shape h , w = K .

1 二维卷积层 卷积神经网络中最常见的是二维卷积层，常用与图像处理。 1.1 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。 1.2 互相关运算与卷积运算 卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上下翻转、左右翻转，再与输入数组做互相关运算，这一过程就是卷积运算。由于卷积层的核数组是可学习的，所以使用互相关运算与使用卷积运算并无本质区别。 1.3 特征图与感受野 二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，也叫特征图（feature map）。影响元素 𝑥 的前向计算的所有可能输入区域（可能大于输入的实际尺寸）叫做 𝑥 的感受野（receptive field）。 以图1为例，输入中阴影部分的四个元素是输出中阴影部分元素的感受野。我们将图中形状为 2×2 的输出记为 𝑌 ，将 𝑌 与另一个形状为 2×2 的核数组做互相关运算