倒傳遞類神經網路python的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

倒傳遞類神經網路python的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦黃日鉦寫的 人工智慧與深度學習:理論與Python實踐 和沈紅衛的 Python全案例學習與實踐都 可以從中找到所需的評價。

另外網站類神經網路倒傳遞法back propagation - 2D狂想也說明:如果用python 的numpy或是matlab的人更要如此。如果覺得這個方法太數學,或許我們可以尋找基因演算法來得到相同的結果。

這兩本書分別來自碁峰 和電子工業所出版 。

淡江大學 機械與機電工程學系碩士班 楊智旭所指導 余政益的 支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究 (2021),提出倒傳遞類神經網路python關鍵因素是什麼,來自於支持向量回歸、支持向量機、田口實驗法、螺帽攻牙機、倒傳遞神經網路(BPN)、python。

而第二篇論文淡江大學 資訊工程學系碩士班 洪文斌所指導 洪宜君的 基於深度學習U-Net模型之電腦斷層肺葉分割之研究 (2021),提出因為有 肺部分割、低劑量肺部電腦斷層、U-Net的重點而找出了 倒傳遞類神經網路python的解答。

最後網站利用類神經網路之預測程式開發__臺灣博碩士論文知識加值系統則補充:本論文主要是以倒傳遞神經網路為架構,使用Python作為程式語言編寫出操作簡單且具有多種條件適應性的類神經網路預測系統。首先編寫正向傳遞與反向傳遞的修正演算法, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了倒傳遞類神經網路python,大家也想知道這些:

人工智慧與深度學習:理論與Python實踐

為了解決倒傳遞類神經網路python的問題,作者黃日鉦 這樣論述:

  近年來,深度學習的相關演算法已被廣泛使用在電腦視覺(computer vision)、神經機器翻譯(neural machine translation)、神經風格轉換(neural style transfer)及聊天機器人(chatbots)等的應用。      雖然網路上已經提供了許多深度學習的各種演算法程式,但若只會使用程式卻不瞭解各種演算法的內涵,對於深度學習的領域只能是見樹不見林,無法真正體會深度學習的精要,亦無法有更深入的應用。因此,本書以人工智慧及深度學習的理論基礎著手,來陳述各種人工智慧演算法的理論基礎及完整數學推導過程,並輔以Python來進行各演算法的實踐,以達到

精通人工智慧演算法的目的。    本書特色      •從深度學習的預備知識開始,帶領讀者具備進入深度學習的領域知識。    •提供各種演算法的手算範例,讓讀者更能理解各演算法的過程。    •除介紹在深度學習已常用的方法外,更加介紹新近的各種演算法。    •推導各種演算法的梯度過程,使讀者更深入瞭解演算法的數理過程。    •各章節提供數個Python範例,完整帶領讀者使用深度學習來解決各類問題。 

支持向量回歸對攻牙機加工參數最佳化之研究

為了解決倒傳遞類神經網路python的問題,作者余政益 這樣論述:

螺帽在工業用加工零件占有相當大的占比, 在需求極大的狀況下,對於良率的要求,產能的要求也跟著變大,本研究所使用的T系列螺帽攻牙機,主要用來加工車用螺帽的螺紋部分,重點改善的課題就是減少不良率與增加產能,然而以上問題會牽涉到許多原因,例如牙攻與皮帶輪的規格、GH值等等,而更換這些參數組合在進行全因子實驗會需要大量的時間與成本,所以希望有辦法能夠在不耗費大量成本的強況下改善這些課題。 近年來隨著人工智慧的崛起及更多演算法的精進,支持向量回歸被廣泛應用在多種領域,因此本論文就是利用支持向量回歸對於牙攻柄真直度、刀具頭型/具的溝與牙數目、牙攻與刀柄同心度、GH值、減速機皮帶輪直徑、馬達皮帶輪直徑、

彈簧線徑等加工參數的排列組合來預測出最佳的產能,利用支持向量回歸建模所需樣本少的特性,以田口法中的直交表減少所需的參數組合,使用建立好的類神經網路與支持向量機的最佳化預測模型進行運算、比較進而找出適配的預測法,再以此最佳的預測模型進行全因子實驗找出最佳的產能

Python全案例學習與實踐

為了解決倒傳遞類神經網路python的問題,作者沈紅衛 這樣論述:

本書是一本覆蓋研究生、本專科生、中學生等所有Python學習者的入門書。以\"夠用、適用、易學”為原則,組織、設計全書的框架和內容,全書共包括四篇:第一篇――營造環境,主要闡述學習的環境與平臺安裝、IDLE與Pycharm的使用、常見的內外部模組及其安裝。第二篇――掀起頭蓋,重點討論Python的主要語法:資料類型、變數常量、語句、輸入輸出、函數與模組化、檔與物件、類、異常。第三篇――實戰演習,主要展示了四個完整的應用案例,涵蓋桌面小遊戲、資料採擷與分析、圖像識別與機器學習、智慧檢測與控制。第四篇――繼續前進,著重討論了指令檔的打包、代碼的Pythonic化和Python的博大精深。本書在內容

組織和框架設計上具有兩個鮮明特點:全案例、基於讀者學習。從讀者學習的角度,組織每個章節的內容體系,幾乎所有的知識點都輔之以範例,同時給出了四個完整的綜合性工程案例,這些都十分有利於學習者學習和模仿。本書適合於所有層次對Python感興趣的專業和非專業的讀者。 沈紅衛   男,1966年,教授/院長,從事高等教育教學工作24年,曾主講《單片機原理及其應用》、《電子技術》、《C語言》、《虛擬儀器技術》等課程。獲得國家教學成果獎二等獎一項,主持省級精品課程1門,出版省級重點教材2本、專著4部,主持、浙江省教育教學類課題6項。是浙江省電工電子優秀教學團隊的主持人,浙江省“十二五”新

興特色專業和浙江省“十三五”特色專業的負責人。主編的1部教材曾被評為浙江省“十二五”優秀教材。 第一篇 營造環境 第1章 Python及其安裝 1.1 我為什麼要學習Python 1.1.1 它的廣泛性 1.1.2 它的新穎性 1.1.3 它的生態性 1.1.4 Python的應用領域舉例 1.1.5 Python的局限性 1.2 學習Python的必備神器 1.2.1 Python的底細 1.2.2 PyCharm 1.3 安裝和設置Python 1.3.1 獲取Python 1.3.2 安裝Python 1.3.3 設置Python 思考與實踐 第2章 IDLE的使

用 2.1 IDLE的安裝與設置 2.1.1 IDLE的安裝 2.1.2 IDLE的啟動 2.1.3 IDLE的個性化設置 2.2 Edit編輯模式與Shell命令列模式的切換 2.2.1 Edit編輯模式與Shell命令列模式的切換 2.2.2 IDLE的文本編輯功能 2.3 在IDLE中運行程式 2.3.1 在Edit模式下運行程式 2.3.2 在Shell模式下運行程式 2.4 IDLE的程式調試功能 2.4.1 兩種調試方法 2.4.2 在Shell模式下的程式調試 2.4.3 在Edit模式下的程式調試 2.4.4 如何中斷點調試 2.5 在Shell模式下如何清屏 思考與實踐 第

3章 安裝PyCharm 3.1 PyCharm及其安裝 3.1.1 PyCharm的三種版本形式 3.1.2 獲取PyCharm 3.1.3 安裝PyCharm 3.2 PyCharm的個性化設置 3.2.1 設置入口 3.2.2 外觀設置 3.2.3 Editor與自動代碼補齊設置 3.2.4 解譯器(Interpreter)設置 3.2.5 運行鍵設置 思考與實踐 第4章 Python的標準資源 4.1 Python 有哪些內置的標準模組 4.1.1 通過help()命令查看內置模組 4.1.2 通過IDLE的help功能表查看內置模組 4.1.3 常用內置模組及其功能介紹 4.1.4

內置模組的主要函數(方法)簡介 4.2 內置模組的應用舉例 4.2.1 路徑相關的舉例 4.2.2 時間相關的舉例 4.3 Python有哪些內置函數 4.3.1 如何查看Python有哪些內置函數 4.3.2 內置函數及其功能 4.3.3 內置函數的應用舉例 思考與實踐 第5章 Python的外部資源 5.1 為什麼要安裝外部模組 5.2 如何安裝外部模組 5.2.1 升級更新安裝工具 5.2.2 使用pip安裝外部模組 5.2.3 使用easy_install安裝外部模組 5.3 安裝後的外部模組導入PyCharm 5.4 通過PyCharm安裝外部庫 5.4.1 通過Project

Interpreter方式安裝外部庫 5.4.2 通過Plugins方式安裝外部庫 5.5 常用的外部模組及其應用 5.5.1 常用的外部模組 5.5.2 外部模組的應用舉例 思考與實踐 第二篇 掀起頭蓋 第6章 我的Python處女作 6.1 新建工程 6.1.1 新建工程 6.1.2 新建Python文件 6.1.3 配置工程並運行 6.2 關於工程及其要注意的三個事項 6.2.1 關於首次運行程式的注意事項 6.2.2 關於工程的必要設置 6.2.3 關於運行與調試功能的設置問題 6.2.4 關於三種運行方式 思考與實踐 第7章 Python的資料類型 7.1 Python程式的基

本組成 7.1.1 一個溫度轉換的例子 7.1.2 程式的注釋 7.1.3 語句 7.1.4 常量 7.1.5 變數 7.1.6 識別字 7.1.7 函數 7.2 Python的資料類型 7.2.1 Python的資料類型分類 7.2.2 Python 中變數的基本特性 7.3 Python的常量 7.3.1 數字 7.3.2 字串 7.3.3 布林值 7.3.4 空值 7.4 Python的基本類型變數 7.4.1 變數的使用 7.4.2 基本變數的賦值 7.4.3 變數的位址 7.5 Python的構造類型變數 7.5.1 String(字串) 7.5.2 list(列表) 7.5.3 t

uple(元組) 7.5.4 Set(集合) 7.5.5 Dictionary(字典) 7.6 歸納與總結 7.6.1 各種類型的相互轉化 7.6.2 字串、清單、元組、字典和集合的異同點 思考與實踐 第8章 Python的資料運算 8.1 運算的分類 8.2 運算子的功能與特性 8.2.1 算數運算 8.2.2 比較運算 8.2.3 賦值運算 8.2.4 邏輯運算子 8.2.5 成員運算 8.2.6 身份運算 8.2.7 按位運算子 8.3 運算的優先順序 8.3.1 優先順序與結合性 8.3.2 優先順序的使用舉例 思考與實踐 第9章 鍵盤輸入與螢幕輸出 9.1 鍵盤輸入與input(

)函數 9.1.1 input()函數 9.1.2 類型之間的轉換 9.2 螢幕輸出與print()函數 9.2.1 print()函數的功能 9.2.2 print()的三種使用形式 9.3 練一練:通用倒計時器 9.3.1 程式設計要求與具體程式 9.3.2 程式的兩種運行方式 9.4 歸納與總結 思考與實踐 第10章 學會選擇靠if語句 10.1 選擇問題與if語句 10.2 if語句的三種形式 10.2.1 if的第一種形式 10.2.2 if的第二種形式 10.2.3 if語句的第三種形式 10.3 多重if語句與if的嵌套 10.4 關於if語句的重要小結 10.4.1 關於if

語句的小結 10.4.2 練一練――溫度轉換升級版1 思考與實踐 第11章 重複操作與迴圈語句 11.1 迴圈及其應用 11.2 while語句與for語句 11.2.1 while語句 11.2.2 for語句 11.3 continue和break語句 11.4 練一練――攝氏與華氏溫度轉換 11.4.1 程式設計要求與具體程式 11.4.2 程式的詳細分析 11.5 歸納與總結 11.5.1 迴圈語句for與while的else擴展 11.5.2 語句break與 continue的區別 思考與實踐 第12章 函數讓程式的優雅 12.1 什麼是函數 12.1.1 函數的概念 12.1

.2 為什麼要使用函數 12.2 函數的定義與調用 12.2.1 如何定義一個函數 12.2.2 如何調用函數 12.3 函數的參數傳遞與不定長參數 12.3.1 可變類型參數的傳遞與不可變類型參數的傳遞 12.3.2 必須參數、預設參數與關鍵字參數 12.3.3 不定長參數 12.4 匿名函數 12.5 變數的作用範圍 12.6 練一練――剪刀石頭布遊戲 12.6.1 程式的設計要求與演算法設計 12.6.2 完整程式 12.7 歸納與總結 12.7.1 函數的意義 12.7.2 return 語句 12.7.3 關於默認參數 12.7.4 if __name__ =='__main__'的

作用 思考與實踐 第13章 “分而治之”與程式的模組化 13.1 模組化及其意義 13.1.1 為什麼要模組化 13.1.2 什麼是模組 13.2 如何定義和使用模組 13.2.1 中模組――檔模組的定義與應用 13.2.2 模組是如何被找到並引用的――模組搜索路徑 13.3 大模組――包的定義與應用 13.3.1 什麼是“包” 13.3.2 如何定義包 13.3.3 包的使用 13.4 歸納和總結 思考與實踐 第14章 檔與資料格式化 14.1 文件及其操作 14.1.1 文件的概述 14.1.2 打開檔――open()函數 14.1.3 文件打開舉例 14.1.4 讀文件 14.1.5

寫文件 14.1.6 文件指標及其移動 14.1.7 關閉文件 14.2 文件的應用舉例――詞頻統計 14.2.1 英文文獻的詞頻統計 14.2.2 jieba模組與中文文獻的詞頻統計 14.3 CSV檔與JSON檔的操作 14.3.1 CSV格式檔及其操作 14.3.2 JSON格式檔及其操作 14.4 歸納與補充 14.4.1 關於檔的幾點注意 14.4.2 文件的反覆運算 思考與實踐 第15章 物件導向與類――讓程式更人性化 15.1 物件導向與類 15.1.1 面向過程的程式設計 15.1.2 物件導向的程式設計 15.1.3 類(Class) 15.2 類的定義 15.2.1 類

的定義 15.2.2 靜態方法、類方法與類變數 15.2.3 私有屬性和私有方法 15.3 類的使用 15.3.1 不帶預設屬性的類及其使用 15.3.2 帶默認參數的類及其使用 15.3.3 類的組合使用 15.4 類的封裝性 15.4.1 什麼是封裝 15.4.2 如何封裝 15.5 類的繼承性 15.5.1 什麼是繼承 15.5.2 類的單繼承 15.5.3 構造函數的繼承 15.5.4 類的多繼承 15.5.5 類的多級繼承 15.5.6 類的混合繼承 15.6 類的多態性 15.6.1 什麼是多態性 15.6.2 多態性舉例 15.7 從模組中導入類 15.8 歸納與總結 15.8.

1 類方法的屬性化 15.8.2 關於內置變數__mro__ 15.8.3 issubclass()與isinstance() 15.8.4 dir() 思考與實踐 第16章 異常處理讓程式健壯 16.1 錯誤與異常 16.1.1 錯誤(Error) 16.1.2 異常(Exception) 16.1.3 常見的標準異常 16.1.4 自訂異常 16.1.5 為什麼要進行異常處理 16.2 異常處理的一般方法――try語句 16.2.1 try語句的一般語法 16.2.2 try語句的執行過程分析 16.3 異常處理的特殊方法――with語句 16.3.1 上下文管理 16.3.2 為什麼要

使用with語句 16.3.3 with語句的一般形式 16.3.4 with語句的工作機理 16.3.5 自訂上下文管理器 16.3.6 以Socket通信舉例說明上下文管理器的定義 16.4 歸納與補充 16.4.1 關於try 16.4.2 關於異常的其他問題 16.4.3 關於Socket通信的再說明 思考與實踐 第三篇 實戰演習 第17章 桌面小遊戲――剪刀石頭布 17.1 圖形化人機界面GUI及其應用 17.2 基於GUI的剪刀石頭布遊戲的演算法與類的設計 17.2.1 演算法設計 17.2.2 類的設計 17.2.3 電腦出拳的實現 17.2.4 最高得分的保存與讀取 17.

2.5 圖形化介面 17.2.6 按鍵與滑鼠的捕捉與處理 17.3 編輯程式 17.3.1 新建PyCharm工程 17.3.2 完整的來源程式 17.3.3 程式運行效果 17.4 歸納與總結 17.4.1 設置解譯器時出現“Cannot Save Setting”錯誤及其解決 17.4.2 將代碼生成可執行檔 思考與實踐 第18章 資料採擷與分析――Bilibili視頻爬蟲 18.1 資料採擷與網路爬蟲 18.1.1 資料採擷 18.1.2 網路爬蟲 18.1.3 網路爬蟲的基本原理 18.1.4 實現網路爬蟲的關鍵技術 18.1.5 爬蟲的基本框架 18.1.6 反爬與Robots協議

18.2 Python網路爬蟲的開發平臺與環境 18.3 爬蟲的案例――B站網路爬蟲 18.3.1 功能與設計要求 18.3.2 目標URL和應用介面的獲取 18.3.3 舉例:如何快速找到B站全站視頻資訊的公共介面――api 18.3.4 演算法與流程圖 18.3.5 多進程與多執行緒的選擇 18.3.6 完整程式碼 18.4 歸納與總結 18.4.1 關於requests中get方法的幾點注意事項 18.4.2 爬蟲尺寸 18.4.3 反爬蟲技術 思考與實踐 第19章 圖像識別與機器學習――字元型驗證碼自動識別 19.1 機器視覺與機器學習 19.1.1 機器視覺 19.1.2 機器學

習 19.1.3 機器學習與神經網路 19.2 Tensorflow及其卷積神經網路 19.2.1 Tensorflow及其介紹 19.2.2 TensorFlow的程式舉例 19.2.3 基於TensorFlow的卷積神經網路 19.3 字元型驗證碼的自動識別 19.3.1 字元型驗證碼 19.3.2 自動識別字元型驗證碼的兩種方法 19.4 字元型驗證碼自動識別程式的實現 19.4.1 字元型驗證碼自動識別程式的演算法設計 19.4.2 字元型驗證碼自動識別程式架構 19.4.3 字元型驗證碼自動識別程式 19.4.4 程式運行結果及其分析 19.5 歸納與小結 19.5.1 關於CNN模

型 19.5.2 關於TensorFlow的一些問題 19.5.3 關於深度學習框架的問題 思考與實踐 第20章 智慧控制――基於串口控制的二極體花樣顯示 20.1 專案的設計目標 20.1.1 專案設計要求 20.1.2 串口及其設置 20.2 Pyboard開發板及其應用 20.2.1 Pyboard板 20.2.2 Pyboard板的安裝 20.2.3 Pyboard板的控制方式 20.2.4 Pyboard板與上位機的串口通信測試 20.3 發光二極體顯示板 20.4 專案的演算法及其分析 20.4.1 上位機程式的演算法 20.4.2 下位機程式的演算法 20.5 專案的程式 20

.5.1 上位機程式 20.5.2 下位機程式 20.6 實際運行效果及其分析 20.6.1 樣機及其運行演示 20.6.2 程式運行要點 20.6.3 Pyboard板的資源 20.6.4 歸納與小結 思考與實踐 第四篇 繼續前進 第21章 程式的調試、測試與assert斷言 21.1 程式的調試與測試 21.1.1 偵錯工具的方法 21.1.2 使用Python內置單步調試器(Pdb)偵錯工具 21.1.3 利用IDE整合式開發環境偵錯工具 21.2 測試程式的方法 21.2.1 為什麼要對程式進行測試 21.2.2 通過unittest實現一般測試 21.2.3 使用TestSuit

e進行測試 21.3 歸納與小結 思考與實踐 第22章 Python程式的打包與發佈 22.1 為什麼要將程式打包 22.2 如何將程式打包 22.2.1 打包成.pyc文件 22.2.2 Python程式的運行過程 22.2.3 打包成.exe文件 22.3 歸納與小結 思考與實踐 第23章 Python那些不得不說的事情 23.1 如何使程式更Pythonic 23.1.1 Python程式的基本原則 23.1.2 交換變數值(Swap Values) 23.1.3 合併字串 23.1.4 使用關鍵字――in 23.1.5 Python的True值(Truth Values) 23.1

.6 Enumerate――索引和元素(Index & Item) 23.1.7 Python方法中參數的預設值 23.2 反覆運算器(Iterator) 23.2.1 反覆運算器 23.2.2 列表生成式(List Comprehensions) 23.3 生成器(Generator) 23.3.1 生成器 23.3.2 yield及其使用 23.4 歸納與小結 思考與實踐

基於深度學習U-Net模型之電腦斷層肺葉分割之研究

為了解決倒傳遞類神經網路python的問題,作者洪宜君 這樣論述:

根據衛生福利部公布最新國人十大死因,癌症連續35 年位居十大死因之首,其中又以肺癌的死亡率最高。根據多項研究結果顯示,針對罹患肺癌的高風險的特定族群,使用低劑量電腦斷層篩檢肺癌,比起使用傳統的胸部X光篩檢,能降低20%的肺癌死亡率。隨著深度學習在醫療領域愈來愈成熟,U-Net神經網絡已被廣泛應用在分析醫學影像分析,而肺葉分割是肺部疾病的一項重要任務。經典的肺葉分割方法依賴於成功檢測裂縫和其他解剖信息,例如血管和氣管的位置。本研究提出以深度學習的U-Net分割模型,用於分割電腦斷層影像的肺部區域,達到能準確分割肺部五個肺葉。藉此功能,協助醫師在肺癌篩檢防治工作上能預測肺結節位置,並且提供後續的

臨床建議,以此作為醫師在影像判讀上的參考,進而減低醫師的工作負擔、降低人疏失的發生機率。