今天，老師上課講了一下人工神經網路，真是佩服科學研究者，總是能夠把幾個跨學科的東西聯絡在一起來解決問題，人工神經網路的演化可以涉及多種領域，其中還可以用來**以及判斷。其中有兩個方面我很是感興趣，乙個是對聲音的辨別，另外乙個是對股價的**。下面闡述下對聲音辨別的思路：
（1）對聲音的辨別：首先是輸入聲音的資訊，這一端做為人工神經網路的輸入端，將聲音按照頻率去劃分成多個輸入條件，通過隱藏層的神經元以及各自連線邊權重的累加和，最後在輸出端得到相應的數值，假設在輸出端有兩個，當輸出值為1和0的時候，則辨別聲音為我的，第一次的結果，可能這兩個數值經過處理後，差距不是很大，那麼接下來進行不斷地演化，最終，輸出地結果就非常接近1和0了。
（2）進行了良好的演化後，這個人工神經網路就可以進行聲音的辨別，當我再次發出聲音後，神經網路根據已經算好的權重，在輸出端會得到1和0，從而證明聲音是由我來發出的。
（3）權重的演化有多種方法，在以後我會舉乙個詳細的例子來闡述整個過程。
人工神經網路 多層神經網路
模型原型 sklearn.neural network.mlpclassifier hidden layer sizes 100,activation relu algorithm adam alpha 0.0001,batch size auto learning rate constant le...
人工神經網路
人工神經網路 artificial neural network,ann 通過對大量歷史資料的計算來建立分類和 模型。神經網路的學習就是通過迭代演算法對權值逐步修改優化的過程。學習的目標是通過修改權值是訓練樣本集中所有樣本都能被正確分類。人工神經元用於模擬生物神經元，人工神經元可以看作乙個多輸入 單...
人工神經網路
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.model selection import train test splitann建模...