本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 问题描述 现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。 如本文的问题： 我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。 因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。 数据如下图： 其中Dose of Mycotoxins 就是有毒物质，Dose of QCT就是治疗的药物。 其中蓝色底纹的数字就是输出结果

基于神经网络的语音情感分析python实现，内部函数聚集以及详细教程

基于神经网络的语音情感分析python实现，包含数据集以及详细教程，python源码

对Python神经网络编程中的demo进行练习，简单的三层神经网络，是Python神经网络编程学习入门的很好的体验。

1、项目要求： ​基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类，输入一张花的照片，输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作： 数据集预处理操作： 读取数据集数据 构建神经网络的数据集 1）数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2）数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可 3）处理好的数据集保存在DataLoader模块中，可直接读取batch数据 网络模型训练操作： 迁移pytorch官网中models提供的resnet模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习 选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见：https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.5501

使用循环神经网络(RNN, LSTM或GRU)实现气象数据预测： 数据集： tq.csv记录了某地每隔1小时的气象数据： Date Time：时间（日期是 日月年 的格式） p (mbar)：大气压 T (degC)：气温 rh (%)：湿度 使用循环神经网络（RNN/LSTM/GRU之一）完成下列功能：输入最近n个小时的气象数据，预测之后24小时的气象数据 生成训练集和测试集： 以2014年及以前的数据为训练集 2015年及以后的数据为测试集

手写数字图片训练集（三层BP神经网络应用）

利用python实现神经网络识别手写数字

python视频的车流量统计Python yolo 神经网络实现视频中的行人车辆检测计数 效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kD4y1U71a?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

文章目录声明前言引入相关依赖包初始化参数前向传播函数线性部分linear线性激活部分linear–>avtivation计算成本反向传播线性部分linear backward线性激活部分linear–>activation backward更新参数整合两层神经网络模型L层神经网络分析 声明 本文参考何宽、念师 前言 本次教程，将构建两个神经网络，一个是具有两个隐藏层的神经网络，一个是多隐藏层的神经网络。 一个神经网络的计算过程如下： 初始化网络参数 前向传播 计算一层的中线性求和的 部分 计算激活函数的部分（ReLU使用L-1次，sigmoid使用1次） 结合线性求和与激活函数 计算误差 反向