python神经网络

github上热门深度学习项目 项目名 Stars 描述 TensorFlow 29622 使用数据流图进行可扩展机器学习的计算。 Caffe 11799 Caffe：深度学习的快速开放框架。 [Neural Style](https://github.com/jcjohnson/neural-style) 10148 火炬实现神经风格算法。 Deep Dream 9042 深梦。 Keras 7502 适用于Python的深度学习库。Convnets，递归神经网络等等。在Theano和TensorFlow上运行。 Roc AlphaGo 7170 由学生主导的独立复制的DeepMind 2016年自然出版物，“用深度神经网络和树搜索掌握Go游戏”（Nature 529,484-489，2016年1月28日）。 [TensorFlow Models](https://github.com/tensorflow/models) 6671 使用TensorFlow构建的模型 Neural Doodle 6275 将您的两位涂鸦变成具有深度神经网络的精美艺术品，从照片生成无缝纹理，将样式从一个图像转移到另一个图像，执行基于示例的升级，但等待......还有更多！（语义样式转换的实现。） CNTK 5957 计算网络工具包（CNTK）。 TensorFlow Examples 5872

声明 1）该文章整理自网上的大牛和机器学习专家无私奉献的资料，具体引用的资料请看参考文献。 2）本文仅供学术交流，非商用。所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应。如果某部分不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。 3）博主才疏学浅，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步，谢谢。 4）此属于第一版本，若有错误，还需继续修正与增删。还望大家多多指点。大家都共享一点点，一起为祖国科研的推进添砖加瓦。 文章目录 声明 0、前言 1、深度学习到底需要什么能力？ 2、神经网络的基本概念 3、神经网络最简单的结构单元：感知机 4、感知机的编程实现（基于numpy） 1）激活函数 2）参数初始化 3）前向传播 4）反向传播 5）测试函数 6）封装函数（选看） 5、单隐层神经网络的编程实现（基于numpy） 1）构建网络 2）初始化参数 3）前向传播 4）计算损失 5）反向传播 6）权值更新 7）封装函数（选看） 参考文章 0、前言 为什么准备写这个系列呢？这个问题我思考了好久一阵子，主要是基于两个方面： 第一，希望自己能更加认真透彻地去理解深度学习这门艺术，为着自己的目标去努力； 第二，就是希望能分享更好更棒的东西给那些初学者，让他们少走一些坑。😃 前一阵子写了一个初学者必看的 大话卷积神经网络CNN（干货满满） ，反应还不错，算是有了 正反馈 ，除此之外还上了CSDN首页的今日推荐

介绍 　　一直关注 数据科学 、 机器学习 的同学，一定会经常看到或听到关于 深度学习 和 神经网络 相关信息。如果你对 深度学习 感兴趣，但却还没有实际动手操作过，你可以从这里得到实践。 　　在本文中，我将介绍 TensorFlow , 帮你了解 神经网络 的实际作用，并使用 TensorFlow 来解决现实生活中的问题。 读这篇文章前，需要知道 神经网络 的基础知识和一些熟悉编程理念，文章中的代码是使用 Pyhton 编写的，所以还需要了解一些 Python 的基本语法，才能更有利对于文章的理解。 目录 什么时候应用神经网络？ 通常神经网络能解决的问题 了解图像数据和主流的库来解决问题 什么是 TensorFlow？ TensorFlow 一个 典型 的 “ 流 ” 在 TensorFlow 中实现 MLP TensorFlow 的限制 TensorFlow 与其他库 从这里去哪里？ 什么时候用神经网络？ 　　 神经网络 已经在相当一段时间成为机器学习中的焦点。 对于 神经网络 和 深度学习 上这里有更详细的解释 点击阅读 。 其 “更深” 的功能在许多领域都有取得巨大的突破，如图像识别，语音和自然语言处理等。 　　主要的问题在于如何用好 神经网络 ？现在，每天都会有许多新发现，这个领域就像一个金矿，为了成为这个 “淘金热” 的一部分，必须记住几件事： 首先， 神经网络

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/418 置顶：来自一名75后老程序员的武林秘籍——必读 （博主推荐） 来，先呈上武林秘籍链接： http://blog.gqylpy.com/gqy/401/ 你好，我是一名极客！一个 75 后的老工程师！ 我将花两分钟，表述清楚我让你读这段文字的目的！ 如果你看过武侠小说，你可以把这个经历理解为，你失足落入一个山洞遇到了一位垂暮的老者！而这位老者打算传你一套武功秘籍！ 没错，我就是这个老者！ 干研发 20 多年了！我也年轻过，奋斗过！我会画原理图，会画 PCB，会模拟，会数字！玩过 PLC，玩过单片机，会用汇编，会用 C！玩过 ARM，比如 PLC，STM32，和时下正在起飞的 NXP RT1052！搞过 DSP，比如 TMS320F28335！搞过 FPGA，不管 Xilinx 还是 Altera，也不管是 Verilog 还是 VHDL，或者直接画数字电路图！我懂嵌入式系统，比如 uCOS 和 Linux！我懂开源的硬件，比如 Arduino 和树莓派!我也搞软件，学了一堆上位机的语言C#，JAVA，Python，Kotlin，Swift！会写爬虫工具，又自学写APP，不管Android 还是 IOS！ 可是这一切有什么用呢？土鸡瓦狗！不值一提！干技术的永远就是最苦逼的那个人！ 我相信看到这里的你，应该是个 IT

Keras中函数与优化器的学习 激活函数 Sigmoid函数 防止梯度弥散现象的发生 Softmax激活函数 ReLU函数 Keras激活函数的使用 优化器 SGD优化器 学习率 Adadelta优化器 损失函数 均方误差 交叉熵损失函数 激活函数 机器学习模型的学习过程就是一个不断地通过数据集来修正自身数学模型中参数的过程。 引入激活函数可以增加神经网络模型的 非线性 ，以便增强对样本非线性关系的拟合能力。如果没有激活函数，那么神经网络的每一层都只相当于矩阵相乘，即便叠加了若干层，也只相当于将这些矩阵连续相乘而已。 激活函数有很多，例如ReLU、Sigmoid、tanh、elu等。 Sigmoid函数 Sigmoid激活函数是一个非线性函数，它的定义域可以是全体实数，而值域却是(0, 1)。也就是说，使用Sigmoid函数通常用在回归预测和二分类（即按照是否大于0.5进行分类）模型的输出层中。 Sigmoid函数的公式如下： S ( x ) = 1 1 + e − x S(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} S ( x ) = 1 + e − x 1 ​ 该函数在python下画图 import numpy as np from math import * import matplotlib . pyplot as plt x = np . arange ( - 10

前言： 最近有段时间没学习了，主要是MNIST数据集这一节的代码很多错误，比较难调试，而且每次报的错误还不一样，在网上百度又尝试了好多种解决办法最后才解决，挺烦的。还有就是自己本来选的人工智能方向，但是导师在这个方向貌似资源比较少，估计开学了就准备换个硬件方向了，一直都在怀疑自己还应不应该继续学Tensflow。最后就是，自己这段时间超级想买个Ipad Pro，也不知道是怎么会使，感觉跟有毒一样，本来钱就少但是就是想买，就天天在看能不能等到便宜的Ipad Pro。总是有很多事情影响学习啊！！！ 言归正传 本节学习的内容：搭建神经网络，在 minist 数据集上训练模型，输出手写数字识别准确率。 mnist 数据集 包含7万张黑底白字手写数字图片，其中55000张为训练集，5000张为验证集，10000张为测试集。每张图片大小为 28x28 像素，图片中纯黑色的像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。我们将 mnist 数据集中的数据喂入神经网络之前，把数据集中的每张图像的像素用长度是 784 的一维数组来代替，这样再将这个数组作为神经网络的输入特征喂入神经网络。 使用 input_data 模块中的 read_data_sets() 函数加载 minist 数据集： from tensorflow

学习机器学习必须具备一定的研究基础，应该仔细学习《模式识别与机器学习》，详略难易得当。由于内容选取的少而精，所以作者可以深入浅出的介绍每一种模型，不会因为太过简略而使读者疑惑，同时对于高阶的内容又点到为止，使得整本书的难度保持在了一个对于初学者可以接受的范围内。基本上，当年看这本书时，就是把它当成一个个的tutorial来看。比如在学EM算法的时候，主要就是以这本书的内容为主，配合网上其他资源学习。这一点在学习Graphical model的时候更加明显。众所周知这个领域比较经典的著作是Probabilistic GraphicalModels以及Bayesian Reasoning and Machine Learning，但是这是两本大部头的书，一开始读起来会比较吃力。而本书的作者Bishop本身就是搞Bayesian learning以及graphical model的，PRML这边书用几章的内容就把这个领域最核心的概念以及方法解释了一遍，不得不让人佩服作者的功力。 《模式识别与机器学习》内容选取得当。书中所介绍的所有模型以及算法，放到今天，依然是理解学习ML最最基本的组成部分，这些内容，对于读者了解更高级的算法，几乎都是必不可少的。这本书并没有试图涵盖当时所有的机器学习算法，而是精选了ML里面最本质最fundamental的方法，由此可以看出

CNN正在革新几个应用领域，如视觉识别系统、自动驾驶汽车、医学发现、创新电子商务等。需要在专业项目或个人方案中利用复杂的图像和视频数据集来实现先进、有效和高效的CNN模型。 深度卷积网络DCNN是目前十分流行的深度神经网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用。 深度学习，特别是深度卷积神经网络是人工智能的重要分支领域，卷积神经网络技术也被广泛应用于各种现实场景，在许多问题上都取得了超越人类智能的结果。 《卷积神经网络的Python实现》作为深度学习领域的入门读物，假定读者的机器学习知识为零，并尽可能少地使用数学知识，从机器学习的概念讲起，以卷积神经网络的最新发展结束。首先简单介绍了机器学习的基本概念，详细讲解了线性模型、神经网络和卷积神经网络模型，然后介绍了基于梯度下降法的优化方法和梯度反向传播算法，接着介绍了训练网络前的准备工作、神经网络及卷积神经网络实战和卷积神经网络的发展。针对每个关键知识点，给出了基于 NumPy 的代码实现以及完整的神经网络和卷积神经网络代码实现，方便读者训练网络和查阅代码。既可以作为卷积神经网络的教材，也可以供对卷积神经网络感兴趣的工程技术人员和科研人员参考。 卷积神经网络是深度学习最重要的模型之一。 《卷积神经网络的Python实现》PDF，232页，带书签目录，文字可以复制；配套源代码。作者: 单建华

2017 年初，Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上，针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch。 因其在灵活性、易用性、速度方面的优秀表现，经过2年多的发展，目前 PyTorch 已经成为从业者最重要的研发工具之一。 现在为大家奉上出 60 分钟极速入门 PyTorch 的小教程，助你轻松上手 PyTorch！大家也可直接在实验楼学习： PyTorch 深度学习基础课程 。 PyTorch 基础 PyTorch 使用一种称之为 imperative / eager 的范式，即每一行代码都要求构建一个图，以定义完整计算图的一个部分。即使完整的计算图还没有构建好，我们也可以独立地执行这些作为组件的小计算图，这种动态计算图被称为「define-by-run」方法。 PyTorch 具有两个比较基础的库，所有基础操作都需要提前引入。下面我们引入基础库。 import torch import torchvision PyTorch 张量 PyTorch 的基本数据单元是张量（Tensor），它实际上是一种 N 维数组。 创建 创建一个未初始化 5X3 的矩阵： x = torch.empty(5, 3) 创建一个随机初始化都矩阵： x = torch.rand(5, 3) 创建一个 0 填充的矩阵，指定数据类型为 long： x =

近年来，深度学习体系结构由于在计算机视觉等应用中的极大成功而开始流行起来。特别是卷积神经网络(CNN)已经成为深度学习中最重要的一种网络结构。学习计算机视觉中的深度学习、设计和部署CNN，以及深度计算机视觉体系结构的基础知识。 从零基础开始，系统阐述卷积神经网络理论基础及其实践应用，可以帮助快速学习和构建深度学习系统。提供了丰富的理论知识和实操案例，以及一系列完备的工具包，以帮助获得在理解和构建卷积神经网络（CNN）时所必要的基本信息。重点将集中在卷积神经网络的基础部分，而不会涉及在高级课程中才出现的一些概念（CNN相关话题）。 推荐参考《卷积神经网络与视觉计算》中文PDF，174页，带目录，文字可复制；英文PDF，187页，带目录，文字可复制。 下载: https://pan.baidu.com/s/1OeT4YJdcWQYxHJxwG6Idmg 提取码: 6tar 分为5章，介绍了图像表示和一些计算机视觉模型，这些模型现在被称为人工方式建模。提供了对图像表示的基本理解，并介绍了一些线性和非线性的特征提取或表示方法，以及这些表示的特性。介绍了一些基本图像元素(如边缘)的检测方法，还包括用这些表示来完成一些基本的机器学习任务。 CNN正在革新几个应用领域，如视觉识别系统、自动驾驶汽车、医学发现、创新电子商务等。需要在专业项目或个人方案中利用复杂的图像和视频数据集来实现先进