python 有哪些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的包

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1.Scikit-learnScikit-learn是基于Scipy為機(jī)器學(xué)習(xí)建造的的一個(gè)Python模塊，他的特色就是多樣化的分類，回歸和聚類的算法包括支持向量機(jī)，邏輯回歸，樸素貝葉斯分類器，隨機(jī)森林，GradientBoosting，聚類算法和DBSCAN。

python數(shù)據(jù)分析需要哪些庫？

1.NumPy一般我們會將科學(xué)領(lǐng)域的庫作為清單打頭，NumPy是該領(lǐng)域的主要軟件庫之一愛發(fā)貓 www.aifamao.com。它旨在處理大型的多維數(shù)組和矩陣，并提供了很多高級的數(shù)學(xué)函數(shù)和方法，因此可以用它來執(zhí)行各種操作。

2.SciPy另一個(gè)科學(xué)計(jì)算核心庫SciPy，基于NumPy而構(gòu)建，并擴(kuò)展了NumPy的功能。SciPy的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是多維數(shù)組，使用Numpy實(shí)現(xiàn)。

該庫提供了一些用于解決線性代數(shù)、概率論、積分計(jì)算等任務(wù)的工具。3.PandasPandas是一個(gè)Python庫，提供了高級的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和各種分析工具。

該庫的一大特色是能夠?qū)⑾喈?dāng)復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作轉(zhuǎn)換為一兩個(gè)命令。Pandas提供了很多內(nèi)置的方法，用于分組、過濾和組合數(shù)據(jù)，還提供了時(shí)間序列功能。所有這些方法的執(zhí)行速度都很快。

4.StatsModelsStatsmodels是一個(gè)Python模塊，為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析提供了很多可能性，例如統(tǒng)計(jì)模型估計(jì)、運(yùn)行統(tǒng)計(jì)測試等。你可以借助它來實(shí)現(xiàn)很多機(jī)器學(xué)習(xí)方法，并探索不同的繪圖可能性。

5.MatplotlibMatplotlib是一個(gè)用于創(chuàng)建二維圖表和圖形的低級庫。你可以用它來構(gòu)建各種圖表，從直方圖和散點(diǎn)圖到非笛卡爾坐標(biāo)圖。

此外，很多流行的繪圖庫都為Matplotlib預(yù)留了位置，可與Matplotlib結(jié)合在一起使用。6.SeabornSeaborn實(shí)際上是基于matplotlib庫構(gòu)建的高級API。

它為處理圖表提供了更恰當(dāng)?shù)哪J(rèn)選項(xiàng)。此外，它還提供了一組豐富的可視化圖庫，包括時(shí)間序列、聯(lián)合圖和小提琴圖等復(fù)雜的類型。7.PlotlyPlotly是一個(gè)可以幫助你輕松構(gòu)建復(fù)雜圖形的流行庫。

該庫適用于交互式Web應(yīng)用程序，它提供了很多很棒的可視化效果，包括輪廓圖形、三元圖和3D圖表。8.BokehBokeh庫使用JavaScript小部件在瀏覽器中創(chuàng)建交互式和可伸縮的可視化圖形。

該庫提供了多種圖形、樣式、鏈接圖形式的交互能力、添加小部件、定義回調(diào)以及更多有用的功能。9.PydotPydot是一個(gè)用于生成面向復(fù)雜圖形和非面向復(fù)雜圖形的庫。

它作為面向Graphviz的一個(gè)接口，使用Python編寫。我們可以借助它來顯示圖形的結(jié)構(gòu)，這在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于決策樹的算法時(shí)經(jīng)常會用到。

人工智能 Python深度學(xué)習(xí)庫有哪些

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由于Python的易用性和可擴(kuò)展性，眾多深度學(xué)習(xí)框架提供了Python接口，其中較為流行的深度學(xué)習(xí)庫如下：第一：CaffeCaffe是一個(gè)以表達(dá)式、速度和模塊化為核心的深度學(xué)習(xí)框架，具備清晰、可讀性高和快速的特性，在視頻、圖像處理方面應(yīng)用較多。

Caffe中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與優(yōu)化都以配置文件形式定義，容易上手，無須通過代碼構(gòu)建網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度快，能夠訓(xùn)練大型數(shù)據(jù)集與State-of-the-art的模型，模塊化的組件可以方便地拓展到新的模型與學(xué)習(xí)任務(wù)上。

第二：TheanoTheano誕生于2008年，是一個(gè)高性能的符號計(jì)算及深度學(xué)習(xí)庫，被認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)庫的始祖之一，也被認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)研究和應(yīng)用的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。

其核心是一個(gè)數(shù)學(xué)表達(dá)式的編譯器，專門為處理大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的計(jì)算而設(shè)計(jì)。

Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API接口學(xué)習(xí)成本大為降低;其計(jì)算穩(wěn)定性好，可以精準(zhǔn)地計(jì)算輸出值很小的函數(shù);可動態(tài)地生成C或者CUDA代碼，用來編譯成高效的機(jī)器代碼。

第三：TensorFlowTensorFlow是相對高階的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，其核心代碼使用C++編寫，并支持自動求導(dǎo)，使得用戶可以方便地設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不需要親自編寫C++或CUDA代碼，也無須通過反向傳播求解梯度。

由于底層使用C++語言編寫，運(yùn)行效率得到了保證，并簡化線上部署的復(fù)雜度。TensorFlow不只局限于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其數(shù)據(jù)流式圖還支持非常自由的算法表達(dá)，也可以輕松實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)以外的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

第四：KerasKeras是一個(gè)高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，使用Python實(shí)現(xiàn)，并可以同時(shí)運(yùn)行在TensorFlow和Theano上。

Keras專精于深度學(xué)習(xí)，其提供了到目前為止最方便的API，用戶僅需將高級的模塊拼在一起便可設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大大降低了編程開銷與理解開銷。

怎樣用python構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

用keras框架較為方便首先安裝anaconda，然后通過pip安裝keras以下轉(zhuǎn)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：這份代碼是keras開發(fā)初期寫的，當(dāng)時(shí)keras還沒有現(xiàn)在這么流行，文檔也還沒那么豐富，所以我當(dāng)時(shí)寫了一些簡單的教程。

現(xiàn)在keras的API也發(fā)生了一些的變化，建議及推薦直接上看更加詳細(xì)的教程。

'''#導(dǎo)入各種用到的模塊組件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#加載數(shù)據(jù)data,?label?=?load_data()#打亂數(shù)據(jù)index?=?[i?for?i?in?range(len(data))]random.shuffle(index)data?=?data[index]label?=?label[index]print(data.shape[0],?'?samples')#label為0~9共10個(gè)類別，keras要求格式為binary?class?matrices,轉(zhuǎn)化一下，直接調(diào)用keras提供的這個(gè)函數(shù)label?=?np_utils.to_categorical(label,?10)################開始建立CNN模型################生成一個(gè)modelmodel?=?Sequential()#第一個(gè)卷積層，4個(gè)卷積核，每個(gè)卷積核大小5*5。

1表示輸入的圖片的通道,灰度圖為1通道。

#border_mode可以是valid或者full，具體看這里說明：.conv2d#激活函數(shù)用tanh#你還可以在(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'))#第二個(gè)卷積層，8個(gè)卷積核，每個(gè)卷積核大小3*3。

4表示輸入的特征圖個(gè)數(shù)，等于上一層的卷積核個(gè)數(shù)#激活函數(shù)用tanh#采用maxpooling，poolsize為(2,2)(Convolution2D(8,?3,?3,?border_mode='valid'))(Activation('tanh'))(MaxPooling2D(pool_size=(2,?2)))#第三個(gè)卷積層，16個(gè)卷積核，每個(gè)卷積核大小3*3#激活函數(shù)用tanh#采用maxpooling，poolsize為(2,2)(Convolution2D(16,?3,?3,?border_mode='valid'))?(Activation('relu'))(MaxPooling2D(pool_size=(2,?2)))#全連接層，先將前一層輸出的二維特征圖flatten為一維的。

#Dense就是隱藏層。16就是上一層輸出的特征圖個(gè)數(shù)。

4是根據(jù)每個(gè)卷積層計(jì)算出來的：(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11，(11-3+1)/2得到4#全連接有128個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn),初始化方式為normal(Flatten())(Dense(128,?init='normal'))(Activation('tanh'))#Softmax分類，輸出是10類別(Dense(10,?init='normal'))(Activation('softmax'))##############開始訓(xùn)練模型###############使用SGD?+?momentum#model.compile里的參數(shù)loss就是損失函數(shù)(目標(biāo)函數(shù))sgd?=?SGD(lr=0.05,?decay=1e-6,?momentum=0.9,?nesterov=True)model.compile(loss='categorical_crossentropy',?optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])#調(diào)用fit方法，就是一個(gè)訓(xùn)練過程.?訓(xùn)練的epoch數(shù)設(shè)為10，batch_size為100．#數(shù)據(jù)經(jīng)過隨機(jī)打亂shuffle=True。

verbose=1，訓(xùn)練過程中輸出的信息，0、1、2三種方式都可以，無關(guān)緊要。show_accuracy=True，訓(xùn)練時(shí)每一個(gè)epoch都輸出accuracy。

#validation_split=0.2，將20%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集。

(data,?label,?batch_size=100,?nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)"""#使用data?augmentation的方法#一些參數(shù)和調(diào)用的方法，請看文檔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)]?)"""。

關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 需要學(xué)習(xí)python的哪些知識？

最基礎(chǔ)的部分的話需要：線性代數(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，微積分，優(yōu)化等等。

幾乎所有操作都有矩陣運(yùn)算，所以至少最基礎(chǔ)的線性代數(shù)需要掌握建議從單一的感知機(jī)Perceptron出發(fā)，繼而認(rèn)識到DecisionBoundary(判別邊界),以及最簡單的一些“監(jiān)督訓(xùn)練”的概念等，有機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)最好。

就結(jié)果而言，諸如“過擬合”之類的概念，以及對應(yīng)的解決方法比如L1L2歸一，學(xué)習(xí)率等也都可以從單個(gè)感知機(jī)的概念開始入門。從單層感知器推廣到普通的多層感知器MLP。

然后推廣到簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（激活函數(shù)從階躍“軟化”為諸如tanh等類型的函數(shù)），然后引入特定類型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，比如最基本的全連接、前向傳播等等概念。

進(jìn)而學(xué)習(xí)訓(xùn)練算法，比如反向傳播，這需要微積分的知識（Chainrule）,以及非線性優(yōu)化的最基礎(chǔ)部分，比如梯度下降法。

其次至少需要具備一些適用于研究的編程語言的技能，例如python，matlab，（C++也可行）等，哪怕不自己實(shí)現(xiàn)最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而是用API，也是需要一定計(jì)算機(jī)能力才能應(yīng)用之。

如何用 Python 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擇時(shí)模型

生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一般指生物的大腦神經(jīng)元，細(xì)胞，觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò)，用于產(chǎn)生生物的意識，幫助生物進(jìn)行思考和行動。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（ConnectionModel），它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。

這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。

在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python实现简单的神经网络,python调用神经网络模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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