时间：2022-08-31 16:54:30 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
前向传递函数的目的是向前迭代神经网络的不同层，以预测该特定时期的输出。 该模型用于识别手写数字，测试数据可以使用自己手写的图像。 图像的像素必须是28*28。 代码执行平台是Anaconda的NoteBook编辑器，根据需要。 model.add(dense(1) )输出层包含神经元，输出结果为二分类值) 0或1 )
代码功能：对山东某地区历史温度数据进行BP神经网络训练，通过前3小时的温度数据，预测第4小时的温度值。 让我们快速计算一下。 有10个神经元，每个神经元有三个权重。 其中两个是输入向量的权重。 (输入向量的每个值对应一个权重。 另一个是与偏移对应的权重，所以需要学习总共30个权重。 本文数据量少，最后不划分batch，直接将整个数据集一起训练。
1、python的神经网络模型实现
inputSize是输入节点的数量，应该等于输入数据中的特征数量。 首先，该代码是本人空闲时基于对神经网络算法的理解而牵手的，没有任何代码作为参考，完成后也没有双校验，不能保证步骤完全正确，从测试用例上可以看出这一点。 计算该偏导数的方法称为“反向传播算法”backpropagation )。
2、python人工神经网络训练代码
train_test_split ) )函数用于将样本数据随机分割为训练集和测试集，当然也可以人工切片分割。 如下图所示，首先，注释掉与当初我的代码对应的LeakyReLU层和Dropout层。 API接口与三个不同的后端库兼容： Theano、谷歌的TensorFlow和微软的CNTK。
3、python神经网络算法训练数据
用compile方法编译。 此时，尚未开始对模型进行训练，只有权重已初始化。 请在这个随机的初始状态下进行预测。 当然，得到的结果只是随机的推测。 但许多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱建立卷积神经网络模型，其具体原理尚不清楚。 PSOKeras是keras神经网络模型的优化器，实现粒子群优化( PSO )并作为反向传播算法的备选方案进行训练。
4、python神经网络预测模型的步骤
训练神经网络后，应该更新权重，使算法能准确预测新的数据点。 想研究神经网络算法的人请参考其他资料。 本文不包括公示导出。 在训练了在python中训练的模型的保存和加载模型model之后，如果希望在其他程序中或者下次继续使用这个模型，我们需要保存这个模型。 下次使用时直接导入就可以了。 不需要重新训练。
压缩包包含神经网络模型的源代码、两个训练数据文件和两个测试文件。
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