文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

用python实现数字图片识别神经网络--实现网络训练功能

) 函数的实现跟我们在上一节对query函数的实现逻辑是一样的，不同在于它多了两个输入函数inputs_list和targets_list，这两个参数分别代表输入的训练数据，已经训练数据对应的正确结果。...在代码中对应的就是(targets - final_outputs).我们前面讲过，在误差回传时，要根据链路的权重来把误差分配给每条链路，然后节点再把由它发出的每条链路分配到的误差加总起来，例如下面网络...当我们要改进中间层到最外层间链路权重时，我们需要output_errors，当我们要修改输入层与中间层的链路权重时，我们需要hidden_errors，相应代码实现如下： #计算误差 output_errors...，在最开始时，我们曾经用MNIST数字图片来进行识别，现在我们使用一种cvs格式的数据来训练，其下载路径如下： https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork...我们需要做的是将数据“正规化”，也就是把所有数值全部转换到0.01到1.0之间，由于表示图片的二维数组中，每个数大小不超过255，由此我们只要把所有数组除以255，就能让数据全部落入到0和1之间，有些数值虽然很小

1.2K31

Neural Network Basics习题解析

要完成本周的习题，需要对NumPy和矩阵运算比较熟悉。如果做题时不太确定答案是哪一个，可以将代码运行一下，就可以很清楚答案。...比如我开始不太清楚矩阵的AxB运算和numpy.dot(A, B)有什么不同，实际运行之后才明白x运算是元素逐一相乘，而numpy.dot则是数学上的矩阵乘法运算。 闲话少说，下面就来逐个分析习题。...所以实际上a和b是不相容的矩阵，无法按元素进行乘法运算。...注意，这个和第5题不同，np.dot(a, b)进行的是数学上的矩阵乘法运算，矩阵乘法运算需要满足a的列数与b的行数相等，结果的shape为（a的行数，b的列数），所以答案是选项2。 ?...a*b做的是按元素进行乘法运算，如果两个矩阵shape不同，就需要判断能否应用广播机制，本题中b的shape为(3, 1)，可以broadcasting后shape为(3, 3)，所以答案是选项1。

81830
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    Neural Network Basics习题解析

    简单总结了一下原因： 对NumPy不熟悉，特别是涉及多维矩阵的运算，相关的函数及矩阵变换都不熟悉; 缺少复习与回顾，上课时感觉已经听懂，但仅仅限于老师所讲，并没有过多的思考，编程时场景稍微不同，就不知道如何应对...比如我开始不太清楚矩阵的AxB运算和numpy.dot(A, B)有什么不同，实际运行之后才明白x运算是元素逐一相乘，而numpy.dot则是数学上的矩阵乘法运算。 闲话少说，下面就来逐个分析习题。...所以实际上a和b是不相容的矩阵，无法按元素进行乘法运算。...注意，这个和第5题不同，np.dot(a, b)进行的是数学上的矩阵乘法运算，矩阵乘法运算需要满足a的列数与b的行数相等，结果的shape为（a的行数，b的列数），所以答案是选项2。 ?...a*b做的是按元素进行乘法运算，如果两个矩阵shape不同，就需要判断能否应用广播机制，本题中b的shape为(3, 1)，可以broadcasting后shape为(3, 3)，所以答案是选项1。

    72820

    Python：Numpy详解

    数据的字节顺序（小端法或大端法）在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型 字节顺序是通过对数据类型预先设定"“来决定的...  整数数组索引布尔索引花式索引  NumPy 广播(Broadcast)  广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行...当axis无定义时，是横向加成，返回总是为一维数组！当axis有定义的时候，分别为0和1的时候。当axis有定义的时候，分别为0和1的时候（列数要相同）。...NumPy 线性代数  numpy.dot() numpy.dot() 对于两个一维的数组，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和(数学上称之为内积)；对于二维数组，计算的是两个数组的矩阵乘积；对于多维数组...对于更高的维度，它返回最后一个轴上的和的乘积。  numpy.matmul numpy.matmul 函数返回两个数组的矩阵乘积。

    4.7K00

    数组计算模块NumPy

    模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作  创建简单的数组 numpy.array(object,dtype=None,copy=True,ndmin=0) 不同方式创建数组 创建指定维度和数据类型未初始化的数组...使用reshape方法，用于改变数组的形状      重塑后数组所包含的元素个数必须与原数组的元素个数相同，元素发生变化，程序就会报错     数组转置 数组的行列转换 通过数组的T属性和transpose...在NumPy中，矩阵是数组的分支，二维数组也称为矩阵 。...创建矩阵    numpy.mat()函数 矩阵运算    可以对矩阵进行加、减、乘、除运算  矩阵的乘法运算 import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3,...4]]) B = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用numpy.dot()函数进行矩阵乘法 C = np.dot(A, B) print(C) # 使用@运算符进行矩阵乘法

    64410

    NumPy 笔记（超级全！收藏√）

    数据的字节顺序（小端法或大端法）在结构化类型的情况下，字段的名称、每个字段的数据类型和每个字段所取的内存块的部分如果数据类型是子数组，它的形状和数据类型  字节顺序是通过对数据类型预先设定"“...dtype数据类型，可选order可选，有"C"和"F"两个选项,分别代表，行优先和列优先，在计算机内存中的存储元素的顺序。...在 Python 中，为了使当进行赋值操作时，两个变量互补影响，可以使用 copy 模块中的 deepcopy 方法，称之为深拷贝。 ...vdot两个向量的点积inner两个数组的内积matmul两个数组的矩阵积determinant数组的行列式solve求解线性矩阵方程inv计算矩阵的乘法逆矩阵 numpy.dot()  numpy.dot...对于更高的维度，它返回最后一个轴上的和的乘积。  numpy.matmul  numpy.matmul 函数返回两个数组的矩阵乘积。

    6.1K30

    灰太狼的数据世界（四）

    Scipy是 一个专门用于科学计算的库 它与Numpy有着密切的关系 Numpy是Scipy的基础 Scipy通过Numpy数据来进行科学计算 包含 统计 优化 整合 以及线性代数模块 傅里叶变换 信号和图像图例...0到数组最大值n 共n+1个自然数出现的次数 具体做法 先找出数组里的最大值 统计0～最大值间的所有值出现的次数 import numpy as np import scipy.misc as sm...分解过后的方程如下： 对应的结果也就是A 之后我们 求p、l、u 然后用pl和b求y 用u和y求x的值 from scipy.linalg import lu,solve import numpy...它把矩阵分解成： 一个正交矩阵与一个上三角矩阵的积 QR分解经常用来解线性最小二乘法问题 scipy.linalg模块下的qr函数 可以对矩阵进行QR分解操作 from scipy.linalg import...也是数据挖掘工程师、算法工程师 必备的技能之一 假设A是一个M×N的矩阵， 那么通过矩阵分解将会得到 U，Σ，VT（V的转置）三个矩阵 其中U是一个M×M的方阵 被称为左奇异向量 方阵里面的向量是正交的

    1K11

    【推荐系统算法实战】 ALS 矩阵分解算法

    业务问题描述及分析 问题描述 在电子商务领域中，当用户面对大量的商品时，往往无法快速找到自己喜欢的商品，或者不是非常明确的知道自己喜欢商品。...和搜索引擎相比的推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，由系统发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的需求。...数据的准备 图书品类下，2014年1月到5月的订单数据，取在14月和45月两个区间都有图书购物记录的用户。14月为训练数据，45月为测试数据。用户对商品有购买行为，则隐性反馈值为1。 3....运行时rdd的transform和action的运算时间与shuffle大小。 模型： 数据性质： 稀疏性（行为（评分、购买），品类） 参数选择： lambda，alpha，R，iter 4....R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户推荐的列表，T(u)是用户在测试集上的行为列表。则有 召回率 ? 准确率 ?

    3.7K20

    Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算

    Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。 ...array([1, 1, 1, 1])  2.5 指数和对数  如果你需要进行指数或者对数求解，可以用到以下这些方法。  numpy.exp(x)：计算输入数组中所有元素的指数。 ...numpy.dot(a,b)：求解两个数组的点积。  numpy.vdot(a,b)：求解两个向量的点积。  numpy.inner(a,b)：求解两个数组的内积。 ...numpy.outer(a,b)：求解两个向量的外积。  numpy.matmul(a,b)：求解两个数组的矩阵乘积。  numpy.tensordot(a,b)：求解张量点积。 ...四、实验总结  数学函数和代数运算方法是使用 numpy 进行数值计算中的利器，numpy 针对矩阵的高效率处理，往往可以达到事半功倍的效果。

    2K20

    机器学习中的基本数学知识

    注：这里w表示为一个一维数组（或者向量、矢量（vector）） 注：一维数组：在数学上，可以理解为向量，表示多维空间上的一个点。...举例说明它们的不同之处： 的计算方法是： 的计算方法是： 计算公式 矩阵相乘是：用矩阵1的每一行和矩阵2的每一列的点积，得到一个矩阵。...用于决策树 熵越大，说明特征(feature)的划分数据能力越强。 博弈论 倾向关系(preference relation) 描述了玩家的倾向， 意味着“x至少和y一样好”。...不知道放到哪儿 求最大化参数 数学表示 解释 可以用于返回一个可能性对大的分类。 返回当P(c)为最大值时c的值。...数学符号的含义和发音 image.png 参照 Bayes' theorem 希腊字母表(配读音) cs231n.github.io 矩阵乘法的本质是什么？

    4.2K70

    【转】Numpy 数学函数及代数运算

    Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。 ...., 3.])  2.4 求和、求积、差分  下面这些方法用于数组内元素或数组间进行求和、求积以及进行差分。 ...array([1, 1, 1, 1])  2.5 指数和对数  如果你需要进行指数或者对数求解，可以用到以下这些方法。  numpy.exp(x)：计算输入数组中所有元素的指数。...numpy.dot(a,b)：求解两个数组的点积。numpy.vdot(a,b)：求解两个向量的点积。numpy.inner(a,b)：求解两个数组的内积。...numpy.outer(a,b)：求解两个向量的外积。numpy.matmul(a,b)：求解两个数组的矩阵乘积。numpy.tensordot(a,b)：求解张量点积。

    1.4K20

    数据科学 IPython 笔记本 7.6 Pandas 中的数据操作

    Pandas 包含一些有用的调整，但是：对于一元操作，如取负和三角函数，这些ufunc将保留输出中的索引和列标签，对于二元操作，如加法和乘法，将对象传递给ufunc时，Pandas 将自动对齐索引。...这意味着，保留数据的上下文并组合来自不同来源的数据 - 这两个在原始的 NumPy 数组中可能容易出错的任务 - 对于 Pandas 来说基本上是万无一失的。...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐 在DataFrames上执行操作时，列和索引都会发生类似的对齐： A = pd.DataFrame(rng.randint...执行DataFrame和Series之间的操作时，与之相似，索引和列是保持对齐的。...，Pandas 中的数据操作将始终维护数据上下文，这可以防止在处理原始 NumPy 数组中的异构和/或未对齐数据时，可能出现的愚蠢错误。

    3.6K10

    【深度学习 | CNN】“深入解析卷积神经网络与反卷积：从生活案例到原理的全面指南” （从一维、二维、三维讲解） | 技术创作特训营第一期

    假设卷积核为：kernel = [0.5, 0.8, 0.5]进行一维卷积时，卷积核会滑动到数据的每个位置，然后在每个位置上执行元素乘法并相加。...在进行卷积运算时，输入数据中的每个时刻都会和6个不同的卷积核进行卷积操作，得到6个卷积后的输出结果，这些结果将被连接成一个更高维的输出张量。...这样的视频可以表示为一个三维数组，其中每个元素代表一个像素值或颜色信息。为了对视频进行行为识别，我们需要使用三维卷积核来处理视频数据。...这个卷积核在空间维度上滑动，同时在时间维度上遍历视频的帧，执行元素乘法和相加操作，以获取特定位置和时间的输出值。...这样的操作会在整个视频上重复进行，生成一个新的三维输出，表示不同时间点和空间位置的特征。这个例子中的三维卷积核用于视频行为识别时，可以帮助我们捕捉不同行为在时间序列上的特征变化。

    1.5K30

    浅谈NumPy和Pandas库（一）

    机器学习、深度学习在用Python时，我们要用到NumPy和Pandas库。今天我和大家一起来对这两个库的最最基本语句进行学习。...http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.19.2/ 下面我们先聊一下NumPy，它内置了进行数据分析时，所要执行的大量基础任务所需的函数。...（注：从技术层面讲，NumPy数组与Pyhton列表不同，但像这样在Pyhton列表上执行这些操作，会1以Pyhton数组的形式在幕后转换该列表，所以这就不需要我们费神啦！）...Pandas中的数据经常包括在名为数据框架（data frame）的结构中，数据框架是已经标记的二维数据结构，可以让你根据需要选择不同类型的列，类型有字符串（string）、整数（int）、浮点型（float..., dtype: bool Pandas还可以让我们以向量化的形式逐项在数据框架上进行操作。那什么是以向量化形式在数据结构上进行操作呢？

    2.8K60

    再见了，Numpy！！

    性能优化：NumPy的核心是用C语言编写的，能够提供快速的数组计算和操作。这对于处理大型数据集，尤其是在机器学习和大数据应用中非常重要。...这些操作是数据分析中常见的任务。 9. 广播 使用NumPy进行不同大小数组之间的运算（广播机制）。...[31, 42, 53], # [61, 72, 83]] 不同大小数组之间的乘法（广播） 小数组和大数组之间的乘法 array1 * array2 # 输出： # [[ 0, 20, 60]...灵活地组合和分解数组以满足数据处理的需求。 13. 数组的复制和视图 .copy(): 创建数组的深度副本。 视图（View）: 创建数组的浅副本，当原数组改变时，视图也会跟着改变。...这些函数在处理数据集时非常有用，特别是当需要从数组中去除重复元素或者比较不同数组中元素的关系时。

    99510

    深入理解计算机系统（3.8）------数组分配和访问

    上一篇博客我们讲解了汇编语言中过程（函数）的调用实现。理解数据如何在调用者和被调用者之间传递，以及在被调用者当中局部变量内存的分配以及释放是最重要的。那么这篇博客我们将讲解数组的分配和访问。...1、数组的基本原则 　　我们知道数组是某种基本数据类型数据的集合，对于数据类型 T 和整型常数 N，数组的声明如下： T A[N] 　　上面的 A 称为数组名称。...2、指针运算 　　C语言允许对指针进行运算，而计算出来的值会根据该指针引用的数据类型的大小进行伸缩。 　　...这个计算类似于定长数组的地址计算，不同的是： 　　①、由于加上了参数n，参数在栈上的地址移动了 　　②、用了乘法指令计算n*i（第4行），而不是leal指令计算3i。 　　...因此引用变长数组只需要对定长数组做一点改动，动态的版本必须用乘法指令对i扩展n倍，而不能用一系列的移位和加法。在一些处理器中，乘法指令会消耗很长的指令周期，但是在这种情况下是不可避免的。

    1.2K100

    JVM内存模型

    在本文中，我将重点关注JVM 规范中描述的运行时数据区。这些区域旨在存储程序或 JVM 本身使用的数据。我将首先介绍 JVM 的概述，然后介绍字节码是什么，最后介绍不同的数据区域。...无论底层操作系统/硬件是大端还是小端，每个 JVM 都以大端顺序（高字节在前）存储和使用内存中的数据。 注意：有时，JVM 实现的行为与另一个不同，但通常是相同的。...该堆栈还用于在（java）方法调用中传递参数，并在调用方法的堆栈顶部获取被调用方法的结果。 局部变量数组：该数组包含当前方法范围内的所有局部变量。...该数组可以保存原始类型、引用或 returnAddress 的值。这个数组的大小是在编译时计算的。Java虚拟机在方法调用时使用局部变量来传递参数，被调用方法的数组是从调用方法的操作数栈中创建的。...在对 add() 的内部调用开始时，将一个新帧（Frame B）放入堆栈中。帧 B 成为当前帧。帧 B 的局部变量数组通过弹出帧 A 的操作数堆栈来填充。

    1.2K40

    深度学习：透过神经网络的内在灵活与柏拉图的哲学理念

    ，也就是我们把上面流程改为： 数字图片<-神经网络<-数字 通过上面的逆流程，我们就可以大概了解世界在神经网络中的样子。...我们已经知道，神经网络得出的结果是先把输入信号与链路权重做乘机后求和，然后在对求和结果应用激活函数，所的到的结果就是神经节点输出的信号。...反过来，我们拿到最终输出结果后，先做激活函数的逆运算，得到信号与权重的乘机和，然后再除以链路权重还原回各个信号分量，将这些信号分量合成一幅图像，我们就可以得知，神经网络是如何看待这个世界的。...inputs = numpy.dot(self.wih.T, hidden_inputs) # 将信号量圆整到0.01和0.98之间 inputs -= numpy.min...没错，上面模糊一片的图案就是神经网络对数组8的理解，我们慢慢观察黑色部分，发觉它确实跟数字8有点像。

    66931
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券