python神經網路代碼

⑴ 用python編寫的神經網路結果怎麼可視化

學習人工智慧時，我給自己定了一個目標－－用Python寫一個簡單的神經網路。為了確保真得理解它，我要求自己不使用任何神經網路庫，從頭寫起。多虧了Andrew Trask寫得一篇精彩的博客，我做到了！下面貼出那九行代碼：

在這篇文章中，我將解釋我是如何做得，以便你可以寫出你自己的。我將會提供一個長點的但是更完美的源代碼。

⑵ python簡單神經網路的實現 求問這兒是怎麼實現syn0均值為0的，以及我在Python3中運行發現l1的shape也不對

np.random.random 返回[0,1)區間的隨機數，2*np.random.random - 1 返回[-1,1)的隨機數，具體可以看網頁鏈接

看這個神經網路結構應該就輸入輸出兩層，l1的shape為np.dot(l0,syn0)，[4*3]，[3*1]的矩陣相乘得到[4*1]的矩陣，y = np.array([[0,1,1,0]]).T，y也是[4*1]的矩陣

⑶ 有沒有用python實現的遺傳演算法優化BP神經網路的代碼

下面是函數實現的代碼部分：
clc
clear all
close all
%% 載入神經網路的訓練樣本 測試樣本每列一個樣本 輸入P 輸出T，T是標簽
%樣本數據就是前面問題描述中列出的數據
%epochs是計算時根據輸出誤差返回調整神經元權值和閥值的次數
load data
% 初始隱層神經元個數
hiddennum=31;
% 輸入向量的最大值和最小值
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
inputnum=size(P,1); % 輸入層神經元個數
outputnum=size(T,1); % 輸出層神經元個數
w1num=inputnum*hiddennum; % 輸入層到隱層的權值個數
w2num=outputnum*hiddennum;% 隱層到輸出層的權值個數
N=w1num+hiddennum+w2num+outputnum; %待優化的變數的個數
%% 定義遺傳演算法參數
NIND=40; %個體數目
MAXGEN=50; %最大遺傳代數
PRECI=10; %變數的二進制位數
GGAP=0.95; %代溝
px=0.7; %交叉概率
pm=0.01; %變異概率
trace=zeros(N+1,MAXGEN); %尋優結果的初始值
FieldD=[repmat(PRECI,1,N);repmat([-0.5;0.5],1,N);repmat([1;0;1;1],1,N)]; %區域描述器
Chrom=crtbp(NIND,PRECI*N); %初始種群
%% 優化
gen=0; %代計數器
X=bs2rv(Chrom,FieldD); %計算初始種群的十進制轉換
ObjV=Objfun(X,P,T,hiddennum,P_test,T_test); %計算目標函數值
while gen

⑷ 關於Python的BP神經網路的一個代碼

這個神經網路只能處理分兩類的的情況，這是由這個神經網路的結構決定了的。

如果想應付分多類的情況，必須對輸出層作softmax處理。

具體代碼可參看這里：
http://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5434531.html

⑸ python神經網路需要很強的pythob基礎嗎

不需要。
python神經網路的優點是不太需要配置環境，不太需要注重變數的類型，有非常多優秀的資料庫可以方便調用，對於沒有志向深入學習編程語言以及編程小白入門非常友好，所以python神經網路不需要很強的pythob基礎，只要用心學，就可以做到。
神經網路是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛並行互連的網路，它的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所作出的交互反應。

⑹ Python這一行代碼什麼意思這是神經網路里的一部分Python實現代碼，正在手工往C++遷移

那是個tuple，顯然是尺寸的三個分量啊。

⑺ 怎麼用python訓練神經網路

Python 可以用scikit-learn、Theano、pybrain等庫來做神經網路，詳細的內容可以搜索相關的例子和官方文檔。

⑻ 如何用9行Python代碼編寫一個簡易神經網路

學習人工智慧時，我給自己定了一個目標－－用Python寫一個簡單的神經網路。為了確保真得理解它，我要求自己不使用任何神經網路庫，從頭寫起。多虧了Andrew Trask寫得一篇精彩的博客，我做到了！下面貼出那九行代碼：在這篇文章中，我將解釋我是如何做得，以便你可以寫出你自己的。我將會提供一個長點的但是更完美的源代碼。

首先，神經網路是什麼？人腦由幾千億由突觸相互連接的細胞（神經元）組成。突觸傳入足夠的興奮就會引起神經元的興奮。這個過程被稱為「思考」。我們可以在計算機上寫一個神經網路來模擬這個過程。不需要在生物分子水平模擬人腦，只需模擬更高層級的規則。我們使用矩陣（二維數據表格）這一數學工具，並且為了簡單明了，只模擬一個有3個輸入和一個輸出的神經元。

我們將訓練神經元解決下面的問題。前四個例子被稱作訓練集。你發現規律了嗎？『？』是0還是1？你可能發現了，輸出總是等於輸入中最左列的值。所以『？』應該是1。

訓練過程

但是如何使我們的神經元回答正確呢？賦予每個輸入一個權重，可以是一個正的或負的數字。擁有較大正（或負）權重的輸入將決定神經元的輸出。首先設置每個權重的初始值為一個隨機數字，然後開始訓練過程：

取一個訓練樣本的輸入，使用權重調整它們，通過一個特殊的公式計算神經元的輸出。

計算誤差，即神經元的輸出與訓練樣本中的期待輸出之間的差值。

根據誤差略微地調整權重。

重復這個過程1萬次。最終權重將會變為符合訓練集的一個最優解。如果使用神經元考慮這種規律的一個新情形，它將會給出一個很棒的預測。

這個過程就是back propagation。

計算神經元輸出的公式

你可能會想，計算神經元輸出的公式是什麼？首先，計算神經元輸入的加權和，即接著使之規范化，結果在0，1之間。為此使用一個數學函數－－Sigmoid函數：Sigmoid函數的圖形是一條「S」狀的曲線。把第一個方程代入第二個，計算神經元輸出的最終公式為：你可能注意到了，為了簡單，我們沒有引入最低興奮閾值。

調整權重的公式

我們在訓練時不斷調整權重。但是怎麼調整呢？可以使用「Error Weighted Derivative」公式：為什麼使用這個公式？首先，我們想使調整和誤差的大小成比例。其次，乘以輸入（0或1），如果輸入是0，權重就不會調整。最後，乘以Sigmoid曲線的斜率（圖4）。為了理解最後一條，考慮這些：

我們使用Sigmoid曲線計算神經元的輸出

如果輸出是一個大的正（或負）數，這意味著神經元採用這種（或另一種）方式

從圖四可以看出，在較大數值處，Sigmoid曲線斜率小

如果神經元認為當前權重是正確的，就不會對它進行很大調整。乘以Sigmoid曲線斜率便可以實現這一點

Sigmoid曲線的斜率可以通過求導得到：把第二個等式代入第一個等式里，得到調整權重的最終公式：當然有其他公式，它們可以使神經元學習得更快，但是這個公式的優點是非常簡單。

構造Python代碼

雖然我們沒有使用神經網路庫，但是將導入Python數學庫numpy里的4個方法。分別是：

exp－－自然指數

array－－創建矩陣

dot－－進行矩陣乘法

random－－產生隨機數

比如， 我們可以使用array()方法表示前面展示的訓練集：「.T」方法用於矩陣轉置（行變列）。所以，計算機這樣存儲數字：我覺得我們可以開始構建更優美的源代碼了。給出這個源代碼後，我會做一個總結。

我對每一行源代碼都添加了注釋來解釋所有內容。注意在每次迭代時，我們同時處理所有訓練集數據。所以變數都是矩陣（二維數據表格）。下面是一個用Python寫地完整的示例代碼。

我們做到了！我們用Python構建了一個簡單的神經網路！

首先神經網路對自己賦予隨機權重，然後使用訓練集訓練自己。接著，它考慮一種新的情形[1, 0, 0]並且預測了0.99993704。正確答案是1。非常接近！

傳統計算機程序通常不會學習。而神經網路卻能自己學習，適應並對新情形做出反應，這是多麼神奇，就像人類一樣。

⑼ 神經網路，python報錯：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ravel'

y_train.values.ravel()
這樣試試，因為你的y不是一維向量。
我建議你先看看數據