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目录人工神经网络人工神经网络算法示例总结：人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型，其目的是通过学习和训练，在处理未知的输入数据时能够进行复杂的非线性映射关系，实现自…
这篇文章在前一篇文章：python构建深度神经网络（DNN）的基础上，添加了一下几个内容：1)正则化项2）调出中间损失函数的输出3）构建了交叉损失函数4）将训练好的网络进行保存，并调用用来测试新数据1数据预处理#!/usr/bin/envp…
使用神经网络识别手写数字：importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()，即S函数importscipy.special#libraryforplottingarraysimpor…
自我对卷积神经网络的认识从输入到输出，我们输入的数据要经历卷积层，**层，池化层等反复数据转换，最后通过全连接层，输出的数据以最大的概率来判断与标签的符合程度。1.1卷积层卷积层是用来提取信息的特征。该处理过程让我想起了离散傅里叶变换，将时…
循环神经网络一个简单的循环神经网络，它由输入层、一个隐藏层和一个输出层组成：如果把上面有W的那个带箭头的圈去掉，它就变成了最普通的全连接神经网络。x是一个向量，它表示输入层的值（这里面没有画出来表示神经元节点的圆圈）；s是一个向量，它表示隐…
##TODO:DefineyourmodelwithdropoutaddedclassClassifier(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.fc1=nn.Linear(…
语言模型语言模型（languagemodel）是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为T的文本中的词依次为w1,w2,…,wT，那么在离散的时间序列中，…
tensorflow实现循环神经网络包括卷积神经网络(CNN)在内的各种前馈神经网络模型,其一次前馈过程的输出只与当前输入有关与历史输入无关.递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)充分挖掘了序列数据中的信息,在…
