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《卷积神经网络的Python实现》电子书封面

卷积神经网络的Python实现

  • 发布时间:2020年02月13日 21:12:45
  • 作者:单建华
  • 大小:8455 MB MB
  • 类别:神经网络电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:版
  • 评分:9.3
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  • 卷积神经网络的Python实现 PDF

      给大家带来的一篇关于神经网络相关的电子书资源,介绍了关于卷积神经网络、Python方面的内容,本书是由人民邮电出版社有限公司出版,格式为PDF,资源大小8455 MB MB,单建华编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.3。

      内容介绍

      卷积神经网络是深度学习重要的模型之一。本书是卷积神经网络领域的入门读物,假定读者不具备任何机器学习知识。书中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zui新发展结束。 本书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、神经网络实战、卷积神经网络的应用及其发展。针对每个关键知识点,书中给出了基于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。 本书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。

      版本: Kindle电子书
      文件大小: 8455 KB
      纸书页数: 249
      出版社: 人民邮电出版社有限公司; 第1版 (2019年1月1日)
      语种: 简体中文
      ASIN: B07Q371ZS2
      品牌: 图灵社区

      学习笔记

      Python利用神经网络解决非线性回归问题实例详解

      本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 问题描述 现在我们通常使用神经网络进行分类,但是有时我们也会进行回归分析。 如本文的问题: 我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量,然后对这个生物体进行治疗,向其体内注射一个物质,过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。 因此,问题中有两个输入,都是标量数据,分别为有毒物质的量和注射物质的量,一个输出,也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。 数据如下图: 其中Dose of Mycotoxins 就是有毒物质,Dose of QCT就是治疗的药物。 其中蓝色底纹的数字就是输出……

      神经网络python源码分享

      神经网络的逻辑应该都是熟知的了,在这里想说明一下交叉验证 交叉验证方法: 看图大概就能理解了,大致就是先将数据集分成K份,对这K份中每一份都取不一样的比例数据进行训练和测试。得出K个误差,将这K个误差平均得到最终误差 这第一个部分是BP神经网络的建立 参数选取参照论文:基于数据挖掘技术的股价指数分析与预测研究_胡林林 import mathimport randomimport tushare as tsimport pandas as pdrandom.seed(0)def getData(id,start,end): df = ts.get_hist_data(id,start,end) DATA=pd.DataFrame(columns=['rate1', 'rate2','rate3','pos1','pos2','pos3','amt1','amt2','amt3','MA20','MA5','r']) P1 = pd.DataFrame(columns=['high','low','close','open','volume']) DATA2=pd.DataFrame(column……

      Python中递归神经网络实现的简单示例分享

      这篇文章主要介绍了Python实现的递归神经网络,是一篇摘录自github代码片段的文章,涉及Python递归与数学运算相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了Python实现的递归神经网络。分享给大家供大家参考,具体如下: # Recurrent Neural Networksimport copy, numpy as npnp.random.seed(0)# compute sigmoid nonlinearitydef sigmoid(x): output = 1/(1+np.exp(-x)) return output# convert output of sigmoid function to its derivativedef sigmoid_output_to_derivative(output): return output*(1-output)# training dataset generationint2binary = {}binary_dim = 8largest_number = pow(2,binary_dim)binary = np.unpackbits( np.array([range(largest_number)],dtype=np.uint8).T,axis=1)for i in range(largest_number): int2binary[i] = binary[i]#……

      python机器学习之神经网络实现

      神经网络在机器学习中有很大的应用,甚至涉及到方方面面。本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算。同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用。 首先,当我们建立一个回归和分类模型的时候,无论是用最小二乘法(OLS)还是最大似然值(MLE)都用来使得残差达到最小。因此我们在建立模型的时候,都会有一个loss function。 而在神经网络里也不例外,也有个类似的loss function。 对回归而言: 对分类而言: 然后同样方法,对于W开始求导,求导为零就可以求出极值来。 关于式子中的W。我们在这里以三层的神经网络为例。先介绍一下神经网络的相关参数。 第一层是输入层,第二……

      以上就是本次介绍的神经网络电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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