如何使用numpy實現一個連接神經網絡?(上)

  連接神經網絡的概念我就不介紹了,對這個不是很了解的朋友,可以移步其他博主的關於神經網絡的文章,這里只介紹我使用基本工具實現連接神經網絡的方法。   所用工具:     numpy == 1.16.4     matplotlib 最新版   我的思路是定義一個layer類,在這個類 ...

Mon Dec 23 00:13:00 CST 2019 0 1176
torch教程[1]用numpy實現三層連接神經網絡

torch的第一個例子程序,是用numpy函數實現神經網絡。cs231n的課程中有大量這樣的作業。 這是一個三層的神經網絡,包括一個輸入層,一個中間隱藏層和一個輸出層,神經元數分別為Din, H和Dout 前向傳播時,H=XW1, H=max(H,0), Y=HW2 反向傳播時 ...

Sun Jun 11 18:37:00 CST 2017 0 1425
pytorch實現MNIST手寫體識別(連接神經網絡

環境: pytorch1.1  cuda9.0  ubuntu16.04 該網絡有3層,第一層input layer,有784個神經元(MNIST數據集是28*28的單通道圖片,故有784個神經元)。第二層為hidden_layer,設置為500個神經元。最后一層是輸出層,有10個神經元(10 ...

Thu Aug 15 06:47:00 CST 2019 2 2217
pytorch(一) 實現一個隱層的連接神經網絡

torch.nn 實現 模型的定義,網絡層的定義,損失函數的定義。 上面,我們使用parem= -= learning_rate* param.grad 手動更新參數。 使用torch.optim 自動優化參數。optim這個package提供了各種不同的模型優化方法,包括 ...

Fri Jul 03 22:44:00 CST 2020 0 1243
連接神經網絡(DNN)

連接神經網絡(DNN)是最朴素的神經網絡,它的網絡參數最多,計算量最大。 網絡結構   DNN的結構不固定,一般神經網絡包括輸入層、隱藏層和輸出層,一個DNN結構只有一個輸入層,一個輸出層,輸入層和輸出層之間的都是隱藏層。每一層神經網絡有若干神經元(下圖中藍色圓圈),層與層之間神經元相互連接 ...

Mon Nov 19 04:22:00 CST 2018 0 1137
科普向:連接神經網絡

## 科普向:連接神經網絡 “We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done. ...

Fri Jul 03 00:07:00 CST 2020 0 524
連接神經網絡 MLP

連接神經網絡 MLP 最近開始進行模型壓縮相關課題,復習一下有關的基礎知識。 1. MLP簡介 上圖是一個簡單的MLP,這是典型的三層神經網絡的基本構成,Layer L1是輸入層,Layer L2是隱含層,Layer L3是隱含層。 為了方便下面的公式描述,引入一張帶公式的圖 ...

Sun Sep 02 02:07:00 CST 2018 0 6699
MINIST深度學習識別:python連接神經網絡pytorch LeNet CNN網絡訓練實現及比較(一)

版權聲明:本文為博主原創文章,歡迎轉載,並請注明出處。聯系方式:460356155@qq.com 連接神經網絡是深度學習的基礎,理解它就可以掌握深度學習的核心概念:前向傳播、反向誤差傳遞、權重、學習率等。這里先用python創建模型,用minist作為數據集進行訓練。 定義3層神經網絡:輸入 ...

Thu Feb 21 02:49:00 CST 2019 2 967
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM