net的属性如下: .perFromFcn='sse'; % 性能函数,这里设置为‘sse’,即误差平方和 ...
废话: 周日讲了下神经网络,本来想的是以理论和实践相结合,前面讲讲神经网络,后面简单讲下在weka中怎么使用BP神经网络,可惜最后时间不够,而且姥姥的兴趣点跑到凸优化那里去了,所以没有讲成实践的部分,有点郁闷的。为了不浪费了,就把这部分讲稿拿出来和大家分享一下,也希望对大家实践神经网络有所帮助。因为是讲稿,讲的要比写的多,所以很多地方口语化和省略比较严重,大家凑合着看吧。 实践部分讲稿正文: We ...
2012-12-26 09:41 4 20205 推荐指数:
net的属性如下: .perFromFcn='sse'; % 性能函数,这里设置为‘sse’,即误差平方和 ...
BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系 ...
代码为MNIST数据集上运行简单BP神经网络的python实现。 以下公式和文字来自Wanna_Go的博文 http://www.cnblogs.com/wxshi/p/6077734.html,包含详尽的描述和推导。 BP神经网络 单个神经 ...
起源:线性神经网络与单层感知器 古老的线性神经网络,使用的是单层Rosenblatt感知器。该感知器模型已经不再使用,但是你可以看到它的改良版:Logistic回归。 可以看到这个网络,输入->加权->映射->计算分类误差->迭代修改W、b,其实和数学上的回归 ...
BP神经网络 人工神经网络与人工神经元模型 In machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of statistical learning ...
由于课题需要学习神经网络也有一段时间了,每次只是调用一下matlab的newff函数设置几个参数,就自以为掌握了。真是可笑,会了其实只是会使用,一知半解而已。 本来想写人工神经网络,但是范围太广,无法驾驭,姑且就先写BP吧,因为BP是目前应用最广泛的神经网络 ...
本文来自于 [1] BP神经网络 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感谢原文作者! 1- M-P模型 按照生物神经元,我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单,以便于进行形式化表达,我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素,并把 ...
一、神经元 神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型。(多个输入对应一个输出) 一个神经网络的训练算法就是让权重(通常用w表示)的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好。 事实上,在神经网络的每个层次中,除了输出层以外,都会含有这样一个偏置单元。这些节点是默认存在的。它本质上 ...