python神经网络库

❶ DMTK，两套开源机器学习系统各有哪些特点

1.Scikit-learnScikit-learn是基于Scipy为机器学习建造的的一个python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，GradientBoosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Pythonnumerical和.Pylearn2Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。3.NuPICNuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。4.NilearnNilearn是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn工具箱和一些进行预测建模，分类，解码，连通性分析的应用程序来进行多元的统计。5.PyBrainPybrain是基于Python语言强化学习，人工智能，神经网络库的简称。它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。6.PatternPattern是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘，自然语言处理，网络分析和机器学习提供工具。它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。7.FuelFuel为你的机器学习模型提供数据。他有一个共享如MNIST,CIFAR-10(图片数据集),Google’sOneBillionWords(文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。8.BobBob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的，它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间，它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。9.SkdataSkdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题，流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。10.MILKMILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林，决策树中使用监督分类法。它还执行特征选择。这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。11.IEPYIEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。12.QuepyQuepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。所以，你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。13.HebelHebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序，它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能，例如动力，涅斯捷罗夫动力，信号丢失和停止法。14.mlxtend它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。15.nolearn这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作，其它的通常更有用。16.RampRamp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（比如scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。17.FeatureForge这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API，来创建和测试机器学习功能。这个库程序提供了一组工具，它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。当你使用scikit-learn这个工具时，你会感觉到受到了很大的帮助。（虽然这只能在你有不同的算法时起作用。）18.REPREP是以一种和谐、可再生的方式为指挥数据移动驱动所提供的一种环境。它有一个统一的分类器包装来提供各种各样的操作，例如TMVA,Sklearn,XGBoost,uBoost等等。并且它可以在一个群体以平行的方式训练分类器。同时它也提供了一个交互式的情节。19.Python学习机器样品用亚马逊的机器学习建造的简单软件收集。20.Python-ELM这是一个在Python语言下基于scikit-learn的极端学习机器的实现。

❷ 怎么用python 中brian包进行神经网络简化模型

着作权归作者所有。
商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
作者：王赟 Maigo
链接：http://www.hu.com/question/28606380/answer/41442872
来源：知乎

就我所知，Python有一个Theano库可以利用GPU进行矩阵运算和符号求导，在此基础上有PDNN等专门训练神经网络的工具包（PDNN是我实验室的同学开发的~）。

Matlab那边我不了解，随便搜了一下发现了一个Deep Neural Networks for Matlab。因为没有用过，所以不好评价。

❸ python神经网络编程有什么用

预测器
神经网络和计算机一样，对于输入和输出都做了一些处理，当我们不知道这些是什么具体处理的时候，可以使用模型来估计，模型中最重要的就是其中的参数。
对于以前所学的知识都是求出特定的参数，而在这里是使用误差值的大小去多次指导参数的调整，这就是迭代。
误差值=真实值-计算值
分类器
预测器是转换输入和输出之间的关系，分类器是将两类事物划分开，只是预测器的目的是找到输出在直线上，分类器是找到输出分为两类各在直线的上下方。但其实都是找到一个合适的斜率（只考虑简单情况下）
分类器中的误差值E=期望的正确值-基于A的猜测值得到的计算值$ E=t-y \quad E=(ΔA)x $这就是使用误差值E得到ΔA
ΔA=E/x
，再将ΔA作为调整分界线斜率A的量
但是这样会存在一个问题，那就是最终改进的直线会与最后一个训练样本十分匹配，近视可以认识忽略了之前的训练样本，所以要采用一个新的方法：采用ΔA几分之一的一个变化值，这样既能解决上面的问题，又可以有节制地抑制错误和噪声的影响，该方法如下
ΔA=L(E/x)
此处的L称之为调节系数（学习率）
使用学习率可以解决以上问题，但是当数据本身不是由单一线性过程支配时，简单的线性分类器还是不能实现分类，这个时候就要采用多个线性分类器来划分（这就是神经网络的核心思想）
神经网络中追踪信号
对于一个输入，神经元不会立即反应，而是会抑制输入，只有当输入增强到了一定程度，才可以触发输出，并且神经元前后层之间是互相连接的。
神经元的输入和输出一般采用S函数（sigmoid function）
y=11+e−x
。因为神经元存在多个输入，所以需要将输入的总和作为S函数的输出。要控制最后的输出结果，最有效的方式就是调整节点之间的连接强度，这就要使用到矩阵点乘。
一般神经网络分为三层，第一层是输入层，无需任何计算；第二层是隐藏层；最后是输出层。
总体过程如下：（特别注意：权重矩阵是不一样的）
1.输入层接收信号，通过权重比例输出到隐藏层，此处遵守公式
X=W•I
$$
\begin{pmatrix}
w_{1,1} & w_{2,1}\\
w_{1,2} & w_{2,2}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
input1\\
input2
\end{pmatrix}
$$其中W是权重矩阵，I是输入矩阵，X是组合调节后的信号
2.隐藏层使用S函数（激活函数）对输入进行处理，然后输出到输出层
3.按照同样的公式，先经过权重的组合调节再适用S函数（激活函数）得到最后的输出
反向传播误差
误差=期望的输出值-实际的计算值，所以根据误差来调整权重。误差一般使用不等分误差，就是按照权重的比例分割误差。
使用权重，将误差从输出向后传播到网络中，被称为反向传播。

❹ python 神经网络库有哪些

学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：

在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。
首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由突触相互连接的细胞（神经元）组成。突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。

我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物分子水平模拟人脑，只需模拟更高层级的规则。我们使用矩阵（二维数据表格）这一数学工具，并且为了简单明了，只模拟一个有3个输入和一个输出的神经元。

我们将训练神经元解决下面的问题。前四个例子被称作训练集。你发现规律了吗？‘？’是0还是1？

你可能发现了，输出总是等于输入中最左列的值。所以‘？’应该是1。
训练过程
但是如何使我们的神经元回答正确呢？赋予每个输入一个权重，可以是一个正的或负的数字。拥有较大正（或负）权重的输入将决定神经元的输出。首先设置每个权重的初始值为一个随机数字，然后开始训练过程：
取一个训练样本的输入，使用权重调整它们，通过一个特殊的公式计算神经元的输出。
计算误差，即神经元的输出与训练样本中的期待输出之间的差值。
根据误差略微地调整权重。
重复这个过程1万次。

最终权重将会变为符合训练集的一个最优解。如果使用神经元考虑这种规律的一个新情形，它将会给出一个很棒的预测。
这个过程就是back propagation。

计算神经元输出的公式
你可能会想，计算神经元输出的公式是什么？首先，计算神经元输入的加权和，即

接着使之规范化，结果在0，1之间。为此使用一个数学函数－－Sigmoid函数：

Sigmoid函数的图形是一条“S”状的曲线。

把第一个方程代入第二个，计算神经元输出的最终公式为：

你可能注意到了，为了简单，我们没有引入最低兴奋阈值。
调整权重的公式
我们在训练时不断调整权重。但是怎么调整呢？可以使用“Error Weighted Derivative”公式：

为什么使用这个公式？首先，我们想使调整和误差的大小成比例。其次，乘以输入（0或1），如果输入是0，权重就不会调整。最后，乘以Sigmoid曲线的斜率（图4）。为了理解最后一条，考虑这些：
我们使用Sigmoid曲线计算神经元的输出
如果输出是一个大的正（或负）数，这意味着神经元采用这种（或另一种）方式
从图四可以看出，在较大数值处，Sigmoid曲线斜率小
如果神经元认为当前权重是正确的，就不会对它进行很大调整。乘以Sigmoid曲线斜率便可以实现这一点
Sigmoid曲线的斜率可以通过求导得到：

把第二个等式代入第一个等式里，得到调整权重的最终公式：

当然有其他公式，它们可以使神经元学习得更快，但是这个公式的优点是非常简单。
构造Python代码
虽然我们没有使用神经网络库，但是将导入Python数学库numpy里的4个方法。分别是：
exp－－自然指数
array－－创建矩阵
dot－－进行矩阵乘法
random－－产生随机数
比如， 我们可以使用array()方法表示前面展示的训练集：

“.T”方法用于矩阵转置（行变列）。所以，计算机这样存储数字：

我觉得我们可以开始构建更优美的源代码了。给出这个源代码后，我会做一个总结。
我对每一行源代码都添加了注释来解释所有内容。注意在每次迭代时，我们同时处理所有训练集数据。所以变量都是矩阵（二维数据表格）。下面是一个用Python写地完整的示例代码。

结语
试着在命令行运行神经网络：

你应该看到这样的结果：

我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！
首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。接着，它考虑一种新的情形[1, 0, 0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。非常接近！
传统计算机程序通常不会学习。而神经网络却能自己学习，适应并对新情形做出反应，这是多么神奇，就像人类一样。

❺ 怎么用python训练神经网络

Python 可以用scikit-learn、Theano、pybrain等库来做神经网络，详细的内容可以搜索相关的例子和官方文档。

❻ 用python编写的神经网络结果怎么可视化

学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：

在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。

❼ python 有哪些神经网络的包

1. Scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。

❽ python神经网络需要很强的pythob基础吗

不需要。
python神经网络的优点是不太需要配置环境，不太需要注重变量的类型，有非常多优秀的数据库可以方便调用，对于没有志向深入学习编程语言以及编程小白入门非常友好，所以python神经网络不需要很强的pythob基础，只要用心学，就可以做到。
神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。

❾ 如何用python和scikit learn实现神经网络

1：神经网络算法简介

2：Backpropagation算法详细介绍

3：非线性转化方程举例

4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork

5：基于NeuralNetwork的XOR实例

6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例

7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例

8：scikit-learn中的手写数字识别实例

一：神经网络算法简介

1：背景

以人脑神经网络为启发，历史上出现过很多版本，但最着名的是backpropagation

2：多层向前神经网络（Multilayer Feed-Forward Neural Network）

❿ python 神经网络预测 持续性预测

学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。