极简神经网络

尹成学院 2023-01-13 01:38:39

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明恩 Graham Neubig，Zhisong Zhang和Divyansh Kaushik撰写这是开发适用于NLP的极简神经网络工具包的一项练习，该工具包是卡耐基梅隆大学。它包含的最重要的文件如下： minnn.py：这是您需要实现的。它实现了动态神经网络工具箱的极简版本（例如或）。提供了一些代码，但不包括重要的功能。 classifier.py：用于使用minnn进行文本分类的训练代码。您可以随意进行任何修改以使其成为一个更好的模型，但是classifier.py的原始版本也必须与您的minnn.py实现一起运行。 setup.py：这是空白，但是如果您的分类器实现需要进行某种类型的数据下载（例如，预先训练的单词嵌入），则可以在此处实现。它将在运行您的classifier.py实现之前运行。数据/：两个数据集，一个来自斯坦福情感树银行，其中删除了树信息，另一

反向传播神经网络极简入门一份简明的神经网络入门

内容概要：本文档详细介绍了神经网络的概念与应用，从定义出发，逐步深入浅出地讲解感知机以及多层前馈网络的工作机制。并通过具体的训练流程（前向传播、损失计算、反向传播、权重更新等）展示了一个完整的机器学习周期。文章还列举了几个常见的实际案例，比如图像识别、语音识别、推荐系统和自然语言处理等，用以说明神经网络的强大表达能力与广泛的应用范围。最后，对于有兴趣进一步探索的朋友提供了方向指引。适合人群：面向零基础的新手读者，适合对AI和机器学习感兴趣的初学者。使用场景及目标：帮助用户快速建立关于神经网络基础知识的理解，为其后续研究打下坚实理论和技术基础。其他说明：文中配有图表解释关键知识点，便于视觉化学习。同时鼓励动手实践，增强实际操作能力。

反向传播神经网络极简入门-一看就懂(1)

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