go实现神经网络的训练

尹成学院 2023-01-13 01:38:13

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用go编写的gobrain神经网络入门1.0.0版仅包含基本的神经网络功能，例如前馈和Elman递归神经网络。一个简单的前馈神经网络可以使用go编写的gobrain神经网络。入门版本1.0.0仅包含基本的神经网络功能，例如前馈和Elman递归神经网络。一个简单的前馈神经网络可以按以下方式构造和训练：包main import（“ github.com/goml/gobrain”“ math / rand”）func main（）{//将随机种子设置为0 rand.Seed（ 0）//创建XOR表示模式以训练网络模式：= [] [] [] float64 {{{0，0}，{0}}，{{0，1}

ann-Go中的人工神经网络 各种神经网络的Go（golang）实现。 som.go是自组织地图（也称为Kohonen的地图）的简单实现。 backprop.go是基于反向传播训练的神经网络。请查看demo.go，以获取有关如何使用网络的一些示例。例子 demo.go中的示例太简单了，无法在现实生活中使用。他们只是展示了如何使用神经网络。一些例子，例如质数预测，可以通过简单的查询表来解决。相同的想法适用于现实世界中的许多问题-如果我们有所有可能的输入数据示例，则可以将它们放入大的查询表中，而根本就不需要神经网络。泛化使神经网络变得有用。他们可以为在学习过程中没有受到包容的输入产生明智的输出。

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从零到一的深度学习实战课，从Tensorflow的原理到代码的实现，从基础神经网络的原理到神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，一步一步带你拆解每一个步骤，详细讲解每一个细节。课程配套讲义，代码，答疑群，课程模式上我们通过对图像的拆解，算法流程，公式的理解，算法的复现四方面全面理解神经网络的主流算法、特征、应用面与训练方法。最后通过数据集的制作、代码的复现、模型的训练、参数的调整、优化等步骤完成一个课程案例来对课程的所有知识点融会贯通。课程大纲如下：

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