fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data()print(train_images.shape)print(train_labels) print(test...

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#定义RNN的参数。HIDDEN_SIZE=30#LSTM中隐藏节点的个数。NUM_LAYERS=2#LSTM的层数。TIMESTEPS=10#循环神经网络的训练序列长度。TRAINING_ST...

importnumpyasnp#1.定义RNN的参数。X=[1,2]state=[0.0,0.0]w_cell_state=np.asarray([[0.1,0.2],[0.3,0.4]])w_cell_input=np.asarray([0.5,0.6])b_cell=np.asarray([0.1,-0.1])w_...

              importtensorflowastfINPUT_NODE=784OUTPUT_NODE=10IMAGE_SIZE=28NUM_CHANNELS=1N...

                          &nbs...

                          &nbs...

        http://playground.tensorflow.org/             &...

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.imageasmpimgimportseabornassns%matplotlibinlinenp.random.seed(2)fromsklearn.model_se...

importosimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImage,ImageChopsfromskimageimportcolor,data,transform,io#获取所有数据文件夹名称fileList=os.listdir("F:\data...

包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下：                       &n...

基础在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构，该神经网络只有输入层和输出层，并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的。具体结构如下：我们用此网络结构基于MNIST数据集（参考②）进行训练，在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28，即784维，对应于上图中的x;而输出为数字类别，即0~9，因此上图中的...

神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别，通过前向传播算法得到的输出层每个维度值代表属于这个类别的可能性大小。  也就是说，任意事件发生的概率都在0和1之...

从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构   •数据...

　　只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作BP神经网络。RBF神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容：什么是径向基函数RBF神经网络RBF神经网络的学习问题RBF神经网络与BP神经网络的区别RBF神经网络与SVM的区别为什么高斯核函数就是映射到高维区间前馈网络、递归网络和反馈网络完全内插法一、什么是...

　　给定数据集train.csv，要求使用卷积神经网络CNN，根据每个样本的面部图片判断出其表情。在本项目中，表情共分7类，分别为：（0）生气，（1）厌恶，（2）恐惧，（3）高兴，（4）难过，（5）惊讶和（6）中立（即面无表情，无法归为前六类）。所以，本项目实质上是一个7分类问题。数据集介绍：　　（1）、CSV文件，大...