Python Numpy 实现神经网络自动训练：反向传播与激活函数的应用详解
Python Numpy 实现神经网络自动训练：反向传播与激活函数的应用详解 这篇文章介绍了如何使用 Python 的 Numpy 库来实现神经网络的自动训练，重点展示了反向传播算法和激活函数的应用。反向传播是神经网络训练的核心，能够通过计算梯度来优化模型参数，使得预测更加精准。文中详细演示了如何使用 Numpy 进行神经网络的前向预测、反向传播更新、误差计算，并通过引入 ReLU 等激活函数提升模型的...
【果蔬识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+机器学习+TensorFlow+计算机课设项目+算法模型
蔬菜（‘土豆’, ‘圣女果’, ‘大白菜’, ‘大葱’, ‘梨’, ‘胡萝卜’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘西红柿’, ‘韭菜’, ‘香蕉’, ‘黄瓜’），然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型，然后对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的算法模型，然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面，实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。...
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
种常见的玉米叶部病害图片数据集（‘矮花叶病’, ‘健康’, ‘灰斑病一般’, ‘灰斑病严重’, ‘锈病一般’, ‘锈病严重’, ‘叶斑病一般’, ‘叶斑病严重’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台，实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 an...
深度学习之dropout方法-防止神经网络过拟合的正则化方法
第一部分：基础知识 Dropout 是一种用于防止神经网络过拟合的正则化方法。它通过在每次训练过程中随机丢弃一部分神经元，使得模型在每次迭代中使用不同的神经元组合进行计算，从而减少模型对某些神经元的依赖，增强模型的泛化能力。 第二部分：工作原理 ①在训练过程中随机“删除”（也就是将权重设为0）一些神经元 ②只是用在训练期间，不会用在测试期间。 这个idea的思路就是让防止神经网络对训练集过于依赖，从而提高...
使用神经网络完成多分类任务（以MNIST手写数据集为例）
第一部分：案例描述 使用神经网络进行多分类问题（一个输入层1x784（28x28像素的图像展平后的维度），一个输出层784x10(对应于MNIST数据集中的10个类别（数字0到9)） 训练过程中使用的损失函数为交叉熵损失函数 优化器使用的是随机梯度下降优化器SGD 第二部分：代码实现 （1）导包 #第一部分：导包import torchimport torchvisionfrom matplotli...
优化神经网络的计算密集度
在神经网络模型设计和优化过程中，计算密集度低的模型容易导致 GPU 或其他硬件资源的利用率低下，从而影响训练和推理效率。为了解决这一问题，我们可以从多个角度入手，提升计算密集度，最大化硬件利用率。本文将总结如何优化神经网络的计算密集度，提升硬件（如 GPU、NPU 等）性能。 1. 增加计算密集度 计算密集度可以通过提升模型的复杂度和引入更多计算操作来提升，具体方法如下： 1.1 提高模型复杂度 增加模...
【新闻文本分类识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+算法模型+文本处理
种中文文本数据集（“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”），然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型，并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一段文本识别其所属的类别。 二、系统效果图片展...
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
片识别其类型。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/sem38n5ssorbg8g7 四、卷积神经网络算法介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像识别领域具有显著的特点： 局部感知能力：通过卷积层，CNN能够捕捉图像的局部特征，如边缘和纹理信息...
机器学习笔记（五）--神经网络
组成，输入层传递信号给输出层，输出层是M-P神经元。只有输出层进行激活函数处理，拥有一层功能神经元。不能解决异或、非线性可分的问题。 多层网络：隐藏层和输出层均拥有激活函数的功能神经元。 PS：常见的神经网络是层级结构，即每层神经元与下一层神经元互连，神经元之间不存在同层连接，也不存在跨层连接，也称为多层前馈神经网络。前馈是指网络拓扑结构上不存在环或者回路。 神经网络的学习过程，就是学习连接权值和阈值的过...
2024年诺贝尔物理学奖授予机器学习与神经网络：变革、应用与展望
2024年诺贝尔物理学奖授予机器学习与神经网络：变革、应用与展望 一、引言 2024年诺贝尔物理学奖公布，获奖者为约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield)与杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”（for foundational discoveries and inventions that enable machine lea...