内容概要： (1) 介绍神经网络基本原理 (2) AForge.NET实现前向神经网络的方法 (3) Matlab实现前向神经网络的方法 －－－引例 文中以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http ...

我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 一个最简单的分类 ...

机器学习算法完整版见fenghaootong-github 神经网络原理 感知机学习算法 神经网络 从感知机到神经网络 多层前馈神经网络 bp算法 感知机学习算法 感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型 ...

1. 背景: 1.1 以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...

我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 一个最简单的分类 ...

一、BP算法的意义 对于初学者来说，了解了一个算法的重要意义，往往会引起他对算法本身的重视。BP(Back Propagation，后向传播)算法，具有非凡的历史意义和重大的现实意义。 1.1、历史意义 1969年,作为人工神经网络创始人的明斯基(Marrin M ...

主要是对《tensorflow 实战google深度学习框架》的第三章中在模拟数据集上训练神经网络的完整程序进行详解， 所利用的神经网络结构图如下 详细代码如下 引入模块的设置，因为实在模拟数据集中运行一个完整的神经网络，因此需要做的事情是引入随机数 ...

神经网络是如何工作的 前言 　　计算机所在的在本质上都是一系列的加法操作，只是计算机运行速度要快很多。但是有些任务对于人来说很简单，对于计算机来说却很困难（比如图像识别）。 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 ...