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神经网络_是一种模拟生物神经系统模式的计算模型，它由许多简单处理节点构成，并通过它们之间的连接进行信息传递和修改。在机器学习中， _神经网络_通常用于分类问题，这将预测一个给定样本属于几个已知类别中的哪一个。 _Python_是一个功能强大的编程语言，广泛用于数据分析和机器学习领域，已经有很多成熟的 _神经网络_库可供使用。 在 _Python_中 _实现 神经网络_分类模型通常需要以下步骤： 1.导入所需的库：通常情况下，我们需要导入NumPy、Pandas和Matplotlib等库，用于处理、展示数据和数据可视化。 2.准备数据：准备样本数据，通常分为训练集和测试集，以确保模型的准确性。 3.设置超参数和模型参数：定义学习速率、迭代次数、隐藏单元个数等超参数；定义权重、偏置等模型参数。 4.定义激活函数：激活函数是一个非线性函数，用于将输入转换为输出的阈值。常用的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数和Tanh函数等。 5.定义损失函数：损失函数用于评估模型的准确性，通常采用交叉熵损失函数或均方误差。 6.定义前向传播：定义前向传播算法，即将输入数据通过 _神经网络_计算得到输出数据的过程。 7.定义反向传播：定义反向传播算法，即通过计算损失函数的梯度来更新模型参数，以使模型的准确性在不断提高。 8.训练模型：将训练集输入模型，通过不断地更新模型参数，使损失函数不断减小，最终得到一个准确性较高的模型。 9.使用模型：将测试集输入模型，评估模型的准确性。 在 _Python_中 _实现 神经网络_分类模型的 _代码_如下： # 导入所需的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 train_data = pd.read_csv('train_data.csv') test_data = pd.read_csv('test_data.csv') # 设置超参数和模型参数 learn_rate = 0.1 iteration = 1000 hidden_units = 100 input_units = train_data.shape[1]-1 output_units = 2 w1 = np.random.randn(input_units, hidden_units) b1 = np.random.randn(hidden_units) w2 = np.random.randn(hidden_units, output_units) b2 = np.random.randn(output_units) # 定义Sigmoid函数作为激活函数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # 定义交叉熵损失函数 def cross_entropy_loss(y, y_hat): return -np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-y_hat)) # 定义前向传播函数 def forward_prop(X, w1, b1, w2, b2): hidden = sigmoid(np.dot(X, w1) + b1) y_hat = sigmoid(np.dot(hidden, w2) + b2) return y_hat, hidden # 定义反向传播函数 def back_prop(X, y, y_hat, hidden, w2, learn_rate): delta2 = (y_hat - y) * y_hat * (1 - y_hat) delta1 = np.dot(delta2, w2.T) * hidden * (1 - hidden) w2 -= learn_rate * np.dot(hidden.T, delta2) b2 -= learn_rate * np.sum(delta2) w1 -= learn_rate * np.dot(X.T, delta1) b1 -= learn_rate * np.sum(delta1) # 训练模型 for i in range(iteration): y_hat, hidden = forward_prop(train_data.iloc[:, :-1], w1, b1, w2, b2) loss = cross_entropy_loss(train_data.iloc[:, -1], y_hat) back_prop(train_data.iloc[:, :-1], train_data.iloc[:, -1], y_hat, hidden, w2, learn_rate) print('iteration %d: loss %.4f' % (i, loss)) # 使用模型 y_hat, _ = forward_prop(test_data.iloc[:, :-1], w1, b1, w2, b2) pred = np.argmax(y_hat, axis=1) accuracy = np.sum(pred == test_data.iloc[:, -1]) / pred.shape[0] print('test accuracy: %.2f%%' % (accuracy*100)) 以上是 _实现_一个基于 _Python_的简单 _神经网络_分类模型的 _代码，当然，还有其他更加高级和深度的 神经网络_模型可以使用，例如 _卷积神经网络、循环 _神经网络_等。 _神经网络_分类模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能领域都有广泛的应用，可以通过学习相关知识，深入理解其 _原理_并体现其在实际应用中的价值。](https://wenku.csdn.net/answer/422f8b24ef7811ed9e3dfa163eeb3507)
Original: https://blog.csdn.net/qq_43753724/article/details/124777177
Author: 别团等shy哥发育
Title: 卷积神经网络(原理与代码实现)
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