Python神经网络编程，想学习神经网络可以参考学习

摘要： 纯NumPy代码从头实现简单的神经网络。 Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高级别的深度学习框架，可用于快速构建复杂模型。前不久，我曾写过一篇文章，对神经网络是如何工作的进行了简单的讲解。该文章侧重于对神经网络中运用到的数学理论知识进行详解。本文将利用NumPy实现简单的神经网络，在实战中对其进行深层次剖析。最后，我们会利用分类问题对模型进行测试，并与Keras所构建的神经网络模型进行性能的比较。 Note：源码可在我的GitHub中查看。 在正式开始之前，需要先对所做实验进行构思。我们想要编写一个程序，使其能够创建一个具有指定架构（层的数量、大小以及激活函数）

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用 Python 从头实现一个神经网络，内含代码和教程文档，已测试可以稳定运行

当前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素，然而，真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。 本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读，尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。 这是一本精心编写、给完全初学者的图书。它带领读者构建一个真正、有效的神经网络，而不需要读者具备任何复杂的数学知识和深度学习的理论。 ——M Ludvig 强烈推荐本书。这本书使得人工神经网络的概念非常清晰而容易理解。读者应该尝试重复本书中给出的示例，以便让本书发挥大的作用。我就是这么做的，效果不错！ ——美亚的一位读者 如果你对人工智能或神经网络感兴趣的话，这应该是你的第1本入门书。本书对主题的介绍非常清晰，几乎涉及理解神经网络所需的所有知识，包括微积分、统计、矩阵、编程等等。 ——Niyazi Kemer 这是一本优秀的入门图书，它有几个显著特点。它细致而透彻地介绍了神经网络。它用非常精简、实用的方式介绍了数学知识，特别是矩阵乘法和一些简单的微积分，使得读者能够很容易接受一次数学训练。它使用IPython作为计算平台，引导读者使用Python编写神经网络。 ——Daniel Oderbolz

建立一个网络结构可变的BP神经网络通用代码： 在训练时各个参数的意义： hidden_floors_num：隐藏层的个数 every_hidden_floor_num：每层隐藏层的神经元个数 learning_rate：学习速率 activation：激活函数 regularization：正则化方式 regularization_rate：正则化比率 total_step：总的训练次数 train_data_path：训练数据路径 model_save_path：模型保存路径 利用训练好的模型对验证集进行验证时各个参数的意义： model_save_path：模型保存路径 validate_data_path：验证集路径 precision：精度 利用训练好的模型进行预测时各个参数的意义： model_save_path：模型的保存路径 predict_data_path：预测数据路径 predict_result_save_path：预测结果保存路径

资源包含文件：设计报告word+源码及数据集 这里使用了一个脚本 mnist_loader.py, 将 MNIST 数据集分割为训练集、验证集、测试集。 展示了其中一幅训练图片，为数字 1. 同时，我们也打印出训练集中每个 example 的大小。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125219231

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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结果

基于神经网络的语音情感分析python实现，内部函数聚集以及详细教程