【转】对神经网络与图像识别的好奇

本文深入探讨了前馈神经网络（FNN）的核心原理、结构、训练方法和先进变体。通过Python和PyTorch的实战演示，揭示了FNN的多样化应用。作者TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业......

 #导入库importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflowimportkeras#定义和编译一个神经网络model=tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1,input_shape=[1])])#编译并指定lossoptimizermodel.compile(optimizer='sgd',loss='mean_sq......

文章目录1.神经网络架构的演化历程1.1感知机（Perceptron）1.2多层感知机（Multi-layerPerceptron，MLP）1.3卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）1.4循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）1.5长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）1.6注意力机制和Transformer2.最......

一、MLPClassifier&MLPRegressor参数和方法参数说明（分类和回归参数一致）：hidden_layer_sizes:例如hidden_layer_sizes=(50,50)，表示有两层隐藏层，第一层隐藏层有50个神经元，第二层也有50个神经元。activation:激活函数,{‘identity’,‘logistic’,‘tanh’,‘relu’},默认rel......

循环神经网络frommxnetimportndx,w_xh=nd.random.normal(shape=(3,1)),nd.random.normal(shape=(1,4))h,w_hh=nd.random.normal(shape=(3,4)),nd.random.normal(shape=(4,4))print(nd.dot(x,w_xh)+nd.dot(h,w_hh))print(nd.dot(nd.concat(x,h,dim=1......

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。......

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。......

python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码）反向传播算法也称为BP神经网络，是一种带有反馈的神经网络反向学习方法，它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据 BP神经网络的学习过程由正向......

 原文：WhatAreTransformerModelsandHowDoTheyWork?Transformer模型是机器学习中最令人兴奋的新发展之一。它们在论文AttentionisAllYouNeed中被介绍。Transformer可以用于写故事、文章、诗歌，回答问题，翻译语言，与人类聊天，甚至可以通过对人类来说很难的考试！但是它们到底......

以下是一个简单的神经网络算法的代码示例，用于解决二分类问题：点击查看代码importnumpyasnp#定义激活函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))#定义神经网络类classNeuralNetwork:def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):......