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当前主题:神经网络mu

灵活定义神经网络结构

用numpy可以灵活定义神经网络结构,还可以应用numpy强大的矩阵运算功能! 一、用法 1). 定义一个三层神经网络: '''示例一''' nn = NeuralNetworks([3,4,2]) # 定义神经网络 nn.fit(X,y) # 拟合 prin

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灵活定义神经网络结构

用numpy可以灵活定义神经网络结构,还可以应用numpy强大的矩阵运算功能!   一、用法 1). 定义一个三层神经网络: '''示例一''' nn = NeuralNetworks([3,4,2]) # 定义神经网络 nn.fit(X,y) # 拟合 pr

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修改后的神经网络

修改的地方: 1. 函数名、数据格式与sklearn一致 2. 增加了网络性能不变时就结束的判断(否则,存在偶然的机会报NaN错误) # neuralnetwork.py # modified by Robin 2016/04/20 import numpy

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神经网络训练细节与注意点

转载自良有以也 神经网络训练细节与注意点 本文主要包括以下内容: 梯度检查 合理性(Sanity)检查 检查学习过程 损失函数 训练集与验证集准确率 权重:更新比例 每层的激活数据与梯度分布 可视化 参数更新 一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nester

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基于梯度下降的神经网络

一、特点: 0.无监督的神经网络 1.基于梯度下降 2.固定学习速率 3.离线学习(批量学习) 4.隐藏层数目范围:[1, +∞) 4.可以选择激活函数类型 5.numpy的矩阵运算(黑科技) 6.友好的 API (高仿sklearn, 没办法,太好用了 ^

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修改后的神经网络

修改的地方: 1. 函数名、数据格式与sklearn一致 2. 增加了网络性能不变时就结束的判断(否则,存在偶然的机会报NaN错误) # neuralnetwork.py # modified by Robin 2016/04/20 import numpy

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第7章 使用Keras开发神经网络

第7章 使用Keras开发神经网络 Keras基于Python,开发深度学习模型很容易。Keras将Theano和TensorFlow的数值计算封装好,几句话就可以配置并训练神经网络。本章开始使用Keras开发神经网络。本章将: 将CSV数据读入Keras 用

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基于梯度下降的神经网络

一、特点: 0.无监督的神经网络 1.基于梯度下降 2.固定学习速率 3.离线学习(批量学习)4.隐藏层数目范围:[1, +∞) 4.可以选择激活函数类型 5.numpy的矩阵运算(黑科技)6.友好的 API (高仿sklearn, 没办法,太好用了 ^_^!

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