bp神经网络python
@钟霞5224：python 利用pybrain库实现的BP神经网络 算法 不会画收敛图 求助 -
段宰13343384283…… 这个神经网络只能处理分两类的的情况,这是由这个神经网络的结构决定了的. 如果想应付分多类的情况,必须对输出层作softmax处理.
@钟霞5224：python进行bp神经网络训练时有没有区分训练和测试样本 -
段宰13343384283…… a=sim(net,x) 说实话我也菜鸟级别,你看一下最后这个函数能不能用: 其中“a”自己随便可以设的,其实就是个代表返回值 “net”换成你训练好的函数, “x”换成你的输入矩阵
@钟霞5224：如何利用python实现神经网络 -
段宰13343384283…… 官方不支持,建议等支持吧. dll有自己版本对应的,必须使用专门为python3.4编译的dll(cv2.pyd),你拿python2.7的肯定用不了. 如果非要使用—— 方法一:自己编译opencv的源码 方法二:安装python2.7
@钟霞5224：python装numpy出现问题 -
段宰13343384283…… 1234import numpy as npa = [[1.],[2.],[3.]]b = np.array(a)c = b.tolist()c就转回去了
@钟霞5224：BP神经网络算法的介绍 -
段宰13343384283…… BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer).
@钟霞5224：BP神经网络的介绍 -
段宰13343384283…… BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer).
@钟霞5224：“深度学习”和“多层神经网络”的区别 -
段宰13343384283…… 多层神经网络都是全连接结构,比如1000*1000的图片作为输入,那么一层的参数需要10^12个.这样就带来一些问题.深度学习在多层神经网络的基础上,采用局部连接,权职共享,下菜样等技术,使得一层的参数从10w个,缩小到100*10*10=1w个.使得多层结构可以工作的更高效.在我的视频课程,用Python做深度学习,里有更详细的解释.
@钟霞5224：如何用9行Python代码编写一个简易神经网络 -
段宰13343384283…… 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,...
@钟霞5224：BP神经网络算法的关键词 -
段宰13343384283…… BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权...
@钟霞5224：怎么用python训练神经网络 -
段宰13343384283…… Python 可以用scikit-learn、Theano、pybrain等库来做神经网络,详细的内容可以搜索相关的例子和官方文档.
段宰13343384283…… 这个神经网络只能处理分两类的的情况,这是由这个神经网络的结构决定了的. 如果想应付分多类的情况,必须对输出层作softmax处理.
@钟霞5224：python进行bp神经网络训练时有没有区分训练和测试样本 -
段宰13343384283…… a=sim(net,x) 说实话我也菜鸟级别,你看一下最后这个函数能不能用: 其中“a”自己随便可以设的,其实就是个代表返回值 “net”换成你训练好的函数, “x”换成你的输入矩阵
@钟霞5224：如何利用python实现神经网络 -
段宰13343384283…… 官方不支持,建议等支持吧. dll有自己版本对应的,必须使用专门为python3.4编译的dll(cv2.pyd),你拿python2.7的肯定用不了. 如果非要使用—— 方法一:自己编译opencv的源码 方法二:安装python2.7
@钟霞5224：python装numpy出现问题 -
段宰13343384283…… 1234import numpy as npa = [[1.],[2.],[3.]]b = np.array(a)c = b.tolist()c就转回去了
@钟霞5224：BP神经网络算法的介绍 -
段宰13343384283…… BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer).
@钟霞5224：BP神经网络的介绍 -
段宰13343384283…… BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer).
@钟霞5224：“深度学习”和“多层神经网络”的区别 -
段宰13343384283…… 多层神经网络都是全连接结构,比如1000*1000的图片作为输入,那么一层的参数需要10^12个.这样就带来一些问题.深度学习在多层神经网络的基础上,采用局部连接,权职共享,下菜样等技术,使得一层的参数从10w个,缩小到100*10*10=1w个.使得多层结构可以工作的更高效.在我的视频课程,用Python做深度学习,里有更详细的解释.
@钟霞5224：如何用9行Python代码编写一个简易神经网络 -
段宰13343384283…… 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,...
@钟霞5224：BP神经网络算法的关键词 -
段宰13343384283…… BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权...
@钟霞5224：怎么用python训练神经网络 -
段宰13343384283…… Python 可以用scikit-learn、Theano、pybrain等库来做神经网络,详细的内容可以搜索相关的例子和官方文档.
