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开源java神经网络组件Joone、Encog和Neuroph

邓阳嘉

2023-12-01

转载于:https://www.cnblogs.com/welhzh/p/5761195.html

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神经网络

神经网络 (Neural Network) 是机器学习的一个分支，全称人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。 Perceptron (感知器) 一个典型的神经网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，其中箭头代表着数据流动的方向，而圆圈代表激活函数（最常用的激活函数为
神经网络

译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。可以使用torch.nn包来构建神经网络. 我们以及介绍了autograd，nn包依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法，该方法返回output。例如，下面这个神经网络可以对数字进行分类：这是一个简单的前馈神经网络（feed-forward network）。它接受一
Chapter 3.神经网络基础组件

本章通过介绍构建神经网络的基本思想，如激活函数、损失函数、优化器和监督训练设置，为后面的章节奠定了基础。我们从感知器开始，这是一个将不同概念联系在一起的一个单元的神经网络。感知器本身是更复杂的神经网络的组成部分。这是一种贯穿全书的常见模式，我们讨论的每个架构或网络都可以单独使用，也可以在其他复杂的网络中组合使用。当我们讨论计算图形和本书的其余部分时，这种组合性将变得清晰起来。 Perceptron
神经网络：“InverseLayer”

我玩神经网络。我了解卷积层、完全连接层和许多其他东西是如何工作的。我还知道什么是梯度，以及如何训练这样的网络。框架千层面包含一个称为InverseLayer的层。 InverseLayer类通过应用要反转的层相对于其输入的偏导数，对神经网络的单层执行反转操作。我不知道这是什么意思，或者我应该在什么时候使用这个层。或者倒置偏导数背后的想法是什么？非常感谢你
Matlab神经网络到C神经网络的转换

我用newff在Matlab中创建了一个用于手写数字识别的神经网络。我只是训练它只识别0 输入层有9个神经元，隐层有5个神经元，输出层有1个神经元，共有9个输入。我的赔率是0.1 我在Matlab中进行了测试，网络运行良好。现在我想用c语言创建这个网络，我编写了代码并复制了所有的权重和偏差（总共146个权重）。但当我将相同的输入数据输入到网络时，输出值不正确。你们谁能给我指点路吗？这是我的
前馈神经网络和递归神经网络的根本区别？

我经常读到，前馈和递归神经网络（RNNs）之间存在着根本的区别，这是由于前馈网络缺乏内部状态和短期记忆。乍一看，我觉得这似乎有理。然而，当学习一个递归神经网络的反向传播通过时间算法时，递归网络转化为等价的前馈网络，如果我理解正确的话。这就意味着，事实上没有根本的区别。为什么RNN在某些任务（图像识别、时间序列预测等）中比深度前馈网络表现得更好？
实现神经网络

PyTorch包含创建和实现神经网络的特殊功能。在本章中，我们将创建一个简单的神经网络，实现一个隐藏层开发单个输出单元。我们将使用以下步骤使用PyTorch实现第一个神经网络 - 第1步首先，需要使用以下命令导入PyTorch库 - 第2步定义所有图层和批量大小以开始执行神经网络，如下所示 - 第3步由于神经网络包含输入数据的组合以获得相应的输出数据，使用以下给出的相同程序 - 第4步借
设计神经网络

我正在学习神经网络和反向传播。我想我了解网络是如何工作的，在输入、输出、隐藏层、权重、偏差等方面。但是，我仍然不完全了解如何设计一个网络来适应一个问题。IE：假设我想要一个神经网络来学习如何演奏曲子，我该如何把这个问题转化为神经网络的设计呢？欢呼：）

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