什么是神经网络编程(神经网络算法用什么编程语言)

深度神经网络具体的工作流程是什么样的？

第一，深度神经网络不是黑盒，个人电脑开机直到神经网络运行在内存中的每一比特的变化都是可以很细微的观察的。没有任何神秘力量，没有超出科学解释的现象发生。第二，深度神经网络的工作方式是基于传统的电脑架构之上的，就是数据+算法。但人们确实从中窥探到了一种全新的电子大脑方式。所以目前有研究提炼一些常用神经网络算法加速硬件。微软等巨头则在开发量子计算。第三，深度神经网络是一个很初级的特征自动提取器。说初级因为简单粗暴。以前为了节约算力特征关键模型都是人工亲自设定。而现在这部分工作随着算力的提高可以自动化。所以从某种意义上来说深度神经网络也是一种自动编程机，但和人们相比，一点点小小的自动化都需要很多很多的计算力支持，这一点也不重要，重要的是，它能工作(手动英文)。那么深度神经网络究竟是什么呢？它是一个能迭代更新自己的特征提取算法。现在这个算法可是像全自动高级工厂，数据往里一丢，不得了！整个工厂里面所有机器都动了起来。没见过的小伙伴当场就被吓呆瓜了，用流行的话说叫懵住。几千只机械手把数据搬来搬去，拿出魔方一样的盒子装来装去又倒出来。整个场面就叫一个震撼。算法运行规模也更大了。

基于matlab或C#的神经网络编程

1.?人工神经元( Artificial Neuron )模型

人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示：

图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：

图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数?( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：

若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即：

X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]

则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式：

若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。

图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型?( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。

什么是matlab神经网络

Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。

神经网络的编程基础——NG

本章内容主要针对神经网络训练数据的过程前向传播和后向传播的详细介绍。比如逻辑回归的前向传播：

用来预测y值和求代价函数的极小值。

同时后向传播该如何更新参数w，b。

损失函数：

其实都是一个概念，只不过损失函数针对一个样本提出来的定义，代价函数是针对多个样本提出来的概念，但说到底代价函数只不过是损失函数的累加的平均值而已。

后面也涉及到梯度下降法步骤，更新参数w，b的值。

以下内容从定义输入特征向量x，输出值y，y取0或1，以及定义一个独立样本(x,y)，以及m个样本组成的训练集。分别从一个样本开始，介绍了逻辑回归的损失函数和更新w，b参数，里面涉及求导，链式法则等知识，之后介绍了m个样本，逻辑回归的代价函数和如何整体更新参数w，b。因为for循环太慢，所以引入了向量化求解更新方式，也就是我们大学学习的矩阵。

这里存在一个讨论问题，为啥逻辑回归的损失函数是这样定的，大家可以思考下。

说明一下下面那张图，右边不是涂没了，而是dz的转置，即(dz1,dz2,...dzm)的转置。

其实看了for循环和向量化，发现，向量化真的快，以后要养成少些for循环的习惯，多用向量化求解，直观简明，符合矩阵的思想。

图神经网络是什么？

图神经网络是一种直接作用于图结构上的神经网络。GNN的一个典型应用是节点分类。本质上，图中的每个节点都与一个标签相关联，我们希望预测未标记节点的标签。