如何用python搭建神经网络,python实现人工神经网络

如何利用python实现神经网络

官方不支持，建议等支持吧。dll有自己版本对应的，必须使用专门为python3.4编译的dll（），你拿python2.7的肯定用不了。

如果非要使用——方法一：自己编译opencv的源码方法二：安装python2.7。

怎么用python训练神经网络

无需深度学习框架，如何从零开始用Python构建神

搭建由一个输入层，一个隐藏层，一个输出层组成的三层神经网络。输入层中的节点数由数据的维度来决定，也就是2个。相应的，输出层的节点数则是由类的数量来决定，也是2个。

（因为我们只有一个预测0和1的输出节点，所以我们只有两类输出，实际中，两个输出节点将更易于在后期进行扩展从而获得更多类别的输出）。

以x，y坐标作为输入，输出的则是两种概率，一种是0（代表女），另一种是1（代表男）。

怎样用python构建一个卷积神经网络模型

上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络，只包含一个卷积层和一个maxpooling层，pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出。

实验输入仍然采用MNIST图像使用10个featuremap时，卷积和pooling的结果分别如下所示。

部分源码如下：[python] viewplain copy#coding=utf-8'''''Created on 2014年11月30日@author: Wangliaofan'''import numpyimport structimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport randomimport copy#testfrom BasicMultilayerNeuralNetwork import BMNN2def sigmoid(inX):if (-inX)== 0.0:return 999999999.999999999return 1.0/((-inX))def difsigmoid(inX):return sigmoid(inX)*(1.0-sigmoid(inX))def tangenth(inX):return (1.0*(inX)-1.0*(-inX))/(1.0*(inX)+1.0*(-inX))def cnn_conv(in_image, filter_map,B,type_func='sigmoid'):#in_image[num,feature map,row,col]=>in_image[Irow,Icol]#features map[k filter,row,col]#type_func['sigmoid','tangenth']#out_feature[k filter,Irow-row+1,Icol-col+1]shape_image=numpy.shape(in_image)#[row,col]#print "shape_image",shape_imageshape_filter=numpy.shape(filter_map)#[k filter,row,col]if shape_filter[1]>shape_image[0] or shape_filter[2]>shape_image[1]:raise Exceptionshape_out=(shape_filter[0],shape_image[0]-shape_filter[1]+1,shape_image[1]-shape_filter[2]+1)out_feature=numpy.zeros(shape_out)k,m,n=numpy.shape(out_feature)for k_idx in range(0,k):#rotate 180 to calculate convc_filter=numpy.rot90(filter_map[k_idx,:,:], 2)for r_idx in range(0,m):for c_idx in range(0,n):#conv_temp=numpy.zeros((shape_filter[1],shape_filter[2]))(in_image[r_idx:r_idx+shape_filter[1],c_idx:c_idx+shape_filter[2]],c_filter)(conv_temp)if type_func=='sigmoid':out_feature[k_idx,r_idx,c_idx]=sigmoid(sum_temp+B[k_idx])elif type_func=='tangenth':out_feature[k_idx,r_idx,c_idx]=tangenth(sum_temp+B[k_idx])else:raise Exceptionreturn out_featuredef cnn_maxpooling(out_feature,pooling_size=2,type_pooling="max"):k,row,col=numpy.shape(out_feature)max_index_Matirx=numpy.zeros((k,row,col))out_row=int(numpy.floor(row/pooling_size))out_col=int(numpy.floor(col/pooling_size))out_pooling=numpy.zeros((k,out_row,out_col))for k_idx in range(0,k):for r_idx in range(0,out_row):for c_idx in range(0,out_col):temp_matrix=out_feature[k_idx,pooling_size*r_idx:pooling_size*r_idx+pooling_size,pooling_size*c_idx:pooling_size*c_idx+pooling_size]out_pooling[k_idx,r_idx,c_idx](temp_matrix)max_index=numpy.argmax(temp_matrix)#print max_index#print max_index/pooling_size,max_index%pooling_sizemax_index_Matirx[k_idx,pooling_size*r_idx+max_index/pooling_size,pooling_size*c_idx+max_index%pooling_size]=1return out_pooling,max_index_Matirxdef poolwithfunc(in_pooling,W,B,type_func='sigmoid'):k,row,col=numpy.shape(in_pooling)out_pooling=numpy.zeros((k,row,col))for k_idx in range(0,k):for r_idx in range(0,row):for c_idx in range(0,col):out_pooling[k_idx,r_idx,c_idx]=sigmoid(W[k_idx]*in_pooling[k_idx,r_idx,c_idx]+B[k_idx])return out_pooling#out_feature is the out put of convdef backErrorfromPoolToConv(theta,max_index_Matirx,out_feature,pooling_size=2):k1,row,col=numpy.shape(out_feature)error_conv=numpy.zeros((k1,row,col))k2,theta_row,theta_col=numpy.shape(theta)if k1!=k2:raise Exceptionfor idx_k in range(0,k1):for idx_row in range( 0, row):for idx_col in range( 0, col):error_conv[idx_k,idx_row,idx_col]=\max_index_Matirx[idx_k,idx_row,idx_col]*\float(theta[idx_k,idx_row/pooling_size,idx_col/pooling_size])*\difsigmoid(out_feature[idx_k,idx_row,idx_col])return error_convdef backErrorfromConvToInput(theta,inputImage):k1,row,col=numpy.shape(theta)#print "theta",k1,row,coli_row,i_col=numpy.shape(inputImage)if row>i_row or col> i_col:raise Exceptionfilter_row=i_row-row+1filter_col=i_col-col+1detaW=numpy.zeros((k1,filter_row,filter_col))#the same with conv valid in matlabfor k_idx in range(0,k1):for idx_row in range(0,filter_row):for idx_col in range(0,filter_col):subInputMatrix=inputImage[idx_row:idx_row+row,idx_col:idx_col+col]#print "subInputMatrix",numpy.shape(subInputMatrix)#rotate theta 180#print numpy.shape(theta)theta_rotate=numpy.rot90(theta[k_idx,:,:], 2)#print "theta_rotate",theta_rotate(subInputMatrix,theta_rotate)detaW[k_idx,idx_row,idx_col](dotMatrix)detaB=numpy.zeros((k1,1))for k_idx in range(0,k1):detaB[k_idx](theta[k_idx,:,:])return detaW,detaBdef loadMNISTimage(absFilePathandName,datanum=60000):images=open(absFilePathandName,'rb')()index=0magic, numImages , numRows , numColumns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)print magic, numImages , numRows , numColumnsindex += struct.calcsize('>IIII')if magic != 2051:raise Exceptiondatasize=int(784*datanum)datablock=">"+str(datasize)+"B"#nextmatrix=struct.unpack_from('>47040000B' ,buf, index)nextmatrix=struct.unpack_from(datablock ,buf, index)nextmatrix=numpy.array(nextmatrix)/255.0#nextmatrix=nextmatrix.reshape(numImages,numRows,numColumns)#nextmatrix=nextmatrix.reshape(datanum,1,numRows*numColumns)nextmatrix=nextmatrix.reshape(datanum,1,numRows,numColumns)return nextmatrix, numImagesdef loadMNISTlabels(absFilePathandName,datanum=60000):labels=open(absFilePathandName,'rb')()index=0magic, numLabels  = struct.unpack_from('>II' , buf , index)print magic, numLabelsindex += struct.calcsize('>II')if magic != 2049:raise Exceptiondatablock=">"+str(datanum)+"B"#nextmatrix=struct.unpack_from('>60000B' ,buf, index)nextmatrix=struct.unpack_from(datablock ,buf, index)nextmatrix=numpy.array(nextmatrix)return nextmatrix, numLabelsdef simpleCNN(numofFilter,filter_size,pooling_size=2,maxIter=1000,imageNum=500):decayRate=0.01MNISTimage,num1=loadMNISTimage("F:\Machine Learning\UFLDL\data\common\\train-images-idx3-ubyte",imageNum)print num1row,col=numpy.shape(MNISTimage[0,0,:,:])out_Di=numofFilter*((row-filter_size+1)/pooling_size)*((col-filter_size+1)/pooling_size)MLP=BMNN2.MuiltilayerANN(1,[128],out_Di,10,maxIter)MLP.setTrainDataNum(imageNum)MLP.loadtrainlabel("F:\Machine Learning\UFLDL\data\common\\train-labels-idx1-ubyte")MLP.initialweights()#MLP.printWeightMatrix()rng = numpy.random.RandomState(23455)W_shp = (numofFilter, filter_size, filter_size)W_bound = (numofFilter * filter_size * filter_size)W_k=rng.uniform(low=-1.0 / W_bound,high=1.0 / W_bound,size=W_shp)B_shp = (numofFilter,)B= numpy.asarray(rng.uniform(low=-.5, high=.5, size=B_shp))cIter=0while cIter。

如何用9行Python代码编写一个简易神经网络

学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了AndrewTrask写得一篇精彩的博客，我做到了！

下面贴出那九行代码：在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由突触相互连接的细胞（神经元）组成。

突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物分子水平模拟人脑，只需模拟更高层级的规则。

我们使用矩阵（二维数据表格）这一数学工具，并且为了简单明了，只模拟一个有3个输入和一个输出的神经元。我们将训练神经元解决下面的问题。前四个例子被称作训练集。你发现规律了吗？‘？’是0还是1？

你可能发现了，输出总是等于输入中最左列的值。所以‘？’应该是1。训练过程但是如何使我们的神经元回答正确呢？赋予每个输入一个权重，可以是一个正的或负的数字。

拥有较大正（或负）权重的输入将决定神经元的输出。首先设置每个权重的初始值为一个随机数字，然后开始训练过程：取一个训练样本的输入，使用权重调整它们，通过一个特殊的公式计算神经元的输出。

计算误差，即神经元的输出与训练样本中的期待输出之间的差值。根据误差略微地调整权重。重复这个过程1万次。最终权重将会变为符合训练集的一个最优解。

如果使用神经元考虑这种规律的一个新情形，它将会给出一个很棒的预测。这个过程就是backpropagation。计算神经元输出的公式你可能会想，计算神经元输出的公式是什么？

首先，计算神经元输入的加权和，即接着使之规范化，结果在0，1之间。为此使用一个数学函数－－Sigmoid函数：Sigmoid函数的图形是一条“S”状的曲线。

把第一个方程代入第二个，计算神经元输出的最终公式为：你可能注意到了，为了简单，我们没有引入最低兴奋阈值。调整权重的公式我们在训练时不断调整权重。但是怎么调整呢？

可以使用“ErrorWeightedDerivative”公式：为什么使用这个公式？首先，我们想使调整和误差的大小成比例。其次，乘以输入（0或1），如果输入是0，权重就不会调整。

最后，乘以Sigmoid曲线的斜率（图4）。

为了理解最后一条，考虑这些：我们使用Sigmoid曲线计算神经元的输出如果输出是一个大的正（或负）数，这意味着神经元采用这种（或另一种）方式从图四可以看出，在较大数值处，Sigmoid曲线斜率小如果神经元认为当前权重是正确的，就不会对它进行很大调整。

乘以Sigmoid曲线斜率便可以实现这一点Sigmoid曲线的斜率可以通过求导得到：把第二个等式代入第一个等式里，得到调整权重的最终公式：当然有其他公式，它们可以使神经元学习得更快，但是这个公式的优点是非常简单。

构造Python代码虽然我们没有使用神经网络库，但是将导入Python数学库numpy里的4个方法。

分别是：exp－－自然指数array－－创建矩阵dot－－进行矩阵乘法random－－产生随机数比如，我们可以使用array()方法表示前面展示的训练集：“.T”方法用于矩阵转置（行变列）。

所以，计算机这样存储数字：我觉得我们可以开始构建更优美的源代码了。给出这个源代码后，我会做一个总结。我对每一行源代码都添加了注释来解释所有内容。注意在每次迭代时，我们同时处理所有训练集数据。

所以变量都是矩阵（二维数据表格）。下面是一个用Python写地完整的示例代码。我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。

接着，它考虑一种新的情形[1,0,0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。非常接近！传统计算机程序通常不会学习。

而神经网络却能自己学习，适应并对新情形做出反应，这是多么神奇，就像人类一样。

如何用 Python 构建神经网络择时模型

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importmathimportrandom(0)defrand(a,b):#随机函数return(b-a)*random.random()+adefmake_matrix(m,n,fill=0.0):#创建一个指定大小的矩阵mat=[]foriinrange(m):mat.append([fill]*n)returnmat#定义sigmoid函数和它的导数defsigmoid(x):return1.0/((-x))defsigmoid_derivate(x):returnx*(1-x)#sigmoid函数的导数classBPNeuralNetwork:def__init__(self):#初始化变量self.input_n=0self.hidden_n=0self.output_n=0self.input_cells=[]self.hidden_cells=[]self.output_cells=[]self.input_weights=[]self.output_weights=[]self.input_correction=[]self.output_correction=[]#三个列表维护：输入层，隐含层，输出层神经元defsetup(self,ni,nh,no):self.input_n=ni+1#输入层+偏置项self.hidden_n=nh#隐含层self.output_n=no#输出层#初始化神经元self.input_cells=[1.0]*self.input_nself.hidden_cells=[1.0]*self.hidden_nself.output_cells=[1.0]*self.output_n#初始化连接边的边权self.input_weights=make_matrix(self.input_n,self.hidden_n)#邻接矩阵存边权：输入层->隐藏层self.output_weights=make_matrix(self.hidden_n,self.output_n)#邻接矩阵存边权：隐藏层->输出层#随机初始化边权：为了反向传导做准备--->随机初始化的目的是使对称失效foriinrange(self.input_n):forhinrange(self.hidden_n):self.input_weights[i][h]=rand(-0.2,0.2)#由输入层第i个元素到隐藏层第j个元素的边权为随机值forhinrange(self.hidden_n):foroinrange(self.output_n):self.output_weights[h][o]=rand(-2.0,2.0)#由隐藏层第i个元素到输出层第j个元素的边权为随机值#保存校正矩阵，为了以后误差做调整self.input_correction=make_matrix(self.input_n,self.hidden_n)self.output_correction=make_matrix(self.hidden_n,self.output_n)#输出预测值defpredict(self,inputs):#对输入层进行操作转化样本foriinrange(self.input_n-1):self.input_cells[i]=inputs[i]#n个样本从0~n-1#计算隐藏层的输出，每个节点最终的输出值就是权值*节点值的加权和forjinrange(self.hidden_n):total=0.0foriinrange(self.input_n):total+=self.input_cells[i]*self.input_weights[i][j]#此处为何是先i再j，以隐含层节点做大循环，输入样本为小循环，是为了每一个隐藏节点计算一个输出值，传输到下一层self.hidden_cells[j]=sigmoid(total)#此节点的输出是前一层所有输入点和到该点之间的权值加权和forkinrange(self.output_n):total=0.0forjinrange(self.hidden_n):total+=self.hidden_cells[j]*self.output_weights[j][k]self.output_cells[k]=sigmoid(total)#获取输出层每个元素的值returnself.output_cells[:]#最后输出层的结果返回#反向传播算法：调用预测函数，根据反向传播获取权重后前向预测，将结果与实际结果返回比较误差defback_propagate(self,case,label,learn,correct):#对输入样本做预测self.predict(case)#对实例进行预测output_deltas=[0.0]*self.output_n#初始化矩阵foroinrange(self.output_n):error=label[o]-self.output_cells[o]#正确结果和预测结果的误差：0,1，-1output_deltas[o]=sigmoid_derivate(self.output_cells[o])*error#误差稳定在0~1内#隐含层误差hidden_deltas=[0.0]*self.hidden_nforhinrange(self.hidden_n):error=0.0foroinrange(self.output_n):error+=output_deltas[o]*self.output_weights[h][o]hidden_deltas[h]=sigmoid_derivate(self.hidden_cells[h])*error#反向传播算法求W#更新隐藏层->输出权重forhinrange(self.hidden_n):foroinrange(self.output_n):change=output_deltas[o]*self.hidden_cells[h]#调整权重：上一层每个节点的权重学习*变化+矫正率self.output_weights[h][o]+=learn*change+correct*self.output_correction[h][o]#更新输入->隐藏层的权重foriinrange(self.input_n):forhinrange(self.hidden_n):change=hidden_deltas[h]*self.input_cells[i]self.input_weights[i][h]+=learn*change+correct*self.input_correction[i][h]self.input_correction[i][h]=change#获取全局误差error=0.0foroinrange(len(label)):error=0.5*(label[o]-self.output_cells[o])**2#平方误差函数returnerrordeftrain(self,cases,labels,limit=10000,learn=0.05,correct=0.1):foriinrange(limit):#设置迭代次数error=0.0forjinrange(len(cases)):#对输入层进行访问label=labels[j]case=cases[j]error+=self.back_propagate(case,label,learn,correct)#样例，标签，学习率，正确阈值deftest(self):#学习异或cases=[[0,0],[0,1],[1,0],[1,1],]#测试样例labels=[[0],[1],[1],[0]]#标签self.setup(2,5,1)#初始化神经网络：输入层，隐藏层，输出层元素个数self.train(cases,labels,10000,0.05,0.1)#可以更改forcaseincases:print(self.predict(case))if__name__=='__main__':nn=BPNeuralNetwork()()。

怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便首先安装anaconda，然后通过pip安装keras以下转自wphh的博客。

#coding:utf-8'''    GPU run command:        THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python     CPU run command:        python 2016.06.06更新：这份代码是keras开发初期写的，当时keras还没有现在这么流行，文档也还没那么丰富，所以我当时写了一些简单的教程。

现在keras的API也发生了一些的变化，建议及推荐直接上看更加详细的教程。

'''#导入各种用到的模块组件from __future__ import absolute_importfrom __future__ import print_functionfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.models import Sequentialfrom  import Dense, Dropout, Activation, Flattenfrom keras.layers.advanced_activations import PReLUfrom keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2Dfrom keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagradfrom keras.utils import np_utils, generic_utilsfrom six.moves import rangefrom data import load_dataimport randomimport numpy as np(1024)  # for reproducibility#加载数据data, label = load_data()#打乱数据index = [i for i in range(len(data))]random.shuffle(index)data = data[index]label = label[index]print(data.shape[0], ' samples')#label为0~9共10个类别，keras要求格式为binary class matrices,转化一下，直接调用keras提供的这个函数label = np_utils.to_categorical(label, 10)################开始建立CNN模型################生成一个modelmodel = Sequential()#第一个卷积层，4个卷积核，每个卷积核大小5*5。

1表示输入的图片的通道,灰度图为1通道。

#border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：.conv2d#激活函数用tanh#你还可以在(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: (Dropout(0.5))(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28))) (Activation('tanh'))#第二个卷积层，8个卷积核，每个卷积核大小3*3。

4表示输入的特征图个数，等于上一层的卷积核个数#激活函数用tanh#采用maxpooling，poolsize为(2,2)(Convolution2D(8, 3, 3, border_mode='valid'))(Activation('tanh'))(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#第三个卷积层，16个卷积核，每个卷积核大小3*3#激活函数用tanh#采用maxpooling，poolsize为(2,2)(Convolution2D(16, 3, 3, border_mode='valid')) (Activation('relu'))(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#全连接层，先将前一层输出的二维特征图flatten为一维的。

#Dense就是隐藏层。16就是上一层输出的特征图个数。

4是根据每个卷积层计算出来的：(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11，(11-3+1)/2得到4#全连接有128个神经元节点,初始化方式为normal(Flatten())(Dense(128, init='normal'))(Activation('tanh'))#Softmax分类，输出是10类别(Dense(10, init='normal'))(Activation('softmax'))##############开始训练模型###############使用SGD + momentum#model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])#调用fit方法，就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10，batch_size为100．#数据经过随机打乱shuffle=True。

verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要。show_accuracy=True，训练时每一个epoch都输出accuracy。

#validation_split=0.2，将20%的数据作为验证集。

(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)"""#使用data augmentation的方法#一些参数和调用的方法，请看文档datagen = ImageDataGenerator(        featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset        samplewise_center=False, # set each sample mean to 0        featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset        samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std        zca_whitening=False, # apply ZCA whitening        rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)        width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)        height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)        horizontal_flip=True, # randomly flip images        vertical_flip=False) # randomly flip images# compute quantities required for featurewise normalization # (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)(data)for e in range(nb_epoch):    print('-'*40)    print('Epoch', e)    print('-'*40)    print("Training...")    # batch train with realtime data augmentation    progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])    for X_batch, Y_batch in (data, label):        loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)        (X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )"""。