python卷积神经网络实现

卷积神经网络python实现。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
“““
Created on Fri Jan 12 19:32:31 2018

@author: nanzheng
“““

import numpy as np


class cnn_operations（）:
    “““
    卷积神经网络中的运算。
    “““
    
    @staticmethod
    def calc_loss（Y tilde_Y）:
        “““
        计算网络代价。
        $$loss = \frac{1}{2N} \sum_{i = 1}^N \| y_i - \tilde{y}_i \|^2$$
        
        Parameters
        ----------
        Y: N * M array，各训练样本对应的类别标签，N为训练样本个数，M为类别数
        
        tilde_Y: N * M array，预测出的各训练样本的类别标签
        
        Returns
        -------
        loss: 均方误差代价
        “““
        
        # 训练样本个数
        n_samples = Y.shape[0]
        # 网络代价
        loss = 0
        for i in range（n_samples）:
            loss += np.sum（（Y[i :] - tilde_Y[i :]）**2）
        loss /= （2 * n_samples）
        
        re

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-01-24 11:19  cnn-master\
     文件        6148  2018-01-24 11:19  cnn-master\.DS_Store
     文件          66  2018-01-24 11:19  cnn-master\.gitattributes
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     文件       60748  2018-01-24 11:19  cnn-master\convolutional_neural_network.py
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