轉自麥子學院 該算法比我之前寫的神經網絡算法准確率高，但是在測試過程中發現有錯誤，各個地方的注釋我是沒看明白，與理論結合不是很好。本人在他的基礎上進行了改進，提高了算法的擴展程度，自己也親測了改進后的代碼，效果杠杠的。 以上是BP神經網絡算法源碼，下面給出一個 ...

import numpy as npimport scipy.specialimport matplotlib.pyplot as pltimport pylab class NeuralNetwork(): # 初始化神經網絡 def __init__(self, inputnodes ...

來源我的GitHub博客 點擊更好的閱讀體驗 Addicted to Learning 網絡上深度學習相關博客教程質量參差不齊，很多細節很少有文章提到，所以本着夯實深度學習基礎的想法寫下此系列博文。 本文會從神經網絡的概述、不同框架的公式推導和對應的基於numpy的Python代碼實現等方面 ...

最近學習了卷積神經網絡，推薦一些比較好的學習資源 1: https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 2: http://blog.csdn.net/u010540396/article/details/52895074 對於網址，我大部分學習 ...

以下實現參考吳恩達的作業。 一、 padding 　　從zero_pad的函數中，我們可以看出，我們只需要對原圖片矩陣進行padding操作，而m是圖片的個數，n_C則是channel的個數，這兩個維度並不需要我們做任何操作。 二、 卷積計算 卷積計算的過程中 ...

代碼來源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷積神經網絡中卷積層Conv2D（帶stride、padding）的具體實現：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...

Python實現NN(神經網絡) 參考自Github開源代碼：https://github.com/dennybritz/nn-from-scratch 運行環境 Pyhton3 numpy(科學計算包) matplotlib(畫圖所需，不畫圖可不 ...

一、 激活函數 二、 激活函數backward 三、 網絡層前饋和激活函數前饋 四、 構建L層前饋 五、 計算cost 六、 網絡層反饋及激活函數反饋 七、 L層網絡反饋 ...