.BP神经网络训练过程论述 BP网络结构有 层：输入层 隐含层 输出层，如图 所示。 图 三层BP网络结构 层BP神经网络学习训练过程主要由 部分组成：输入模式顺传播 输入模式由输入层经隐含层向输出层传播计算 输出误差逆传播 输出的误差由输出层经隐含层传向输入层 循环记忆训练 模式顺序传播与误差逆传播的计算过程反复交替循环进行 和学习结果判别 判定全局误差是否趋向极小值 。 下面具体介绍和分析用 ...
2016-03-10 20:11 3 2519 推荐指数：
5.1 案例背景 5.1.1 BP_Adaboost模型 Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为：首先给出弱学习算法和样本空间($X$,$Y$)，从样本空间中找出$m$组训练数据，每组训练数据的权重都是$\frac{1}{m}$。然后用弱学习算法迭代 ...
自己实践了一下，对神经网络作分类器有了初步了解。 本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理 (2) Matlab实现前向神经网络的方法 第0节、引例 本文以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 ...
1、网络层数 大部分单个隐藏层即可 2、输入层神经元个数 输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如，如果有4个外部变量作为网络的输入，那么网络就有4个输入。但是，这是不是意味着输入层的神经元个数就为4呢？答案是否定的! 因为每个神经元的输入可以有无数个，所以，通常 ...
1.单一神经元 神经网络是由许许多多的单一神经元构成的，那每一个神经元的实质是什么呢？神经元就干一件事情，叫做非线性变换。如下图所示： 2.神经网络 sigmod激活函数的作用是什么呢？它把一个数从负无穷到正无穷映射为0到1的部分，它只干这么一件事。那什么是神经网络呢？神经 ...
DNA序列分类 作为研究DNA序列结构的尝试，提出以下对序列集合进行分类的问题：有20个已知类别的人工制造序列，其中序列标号1-10为A类，11-20为B类。请从中提取特征，构造分类方法，并用这些已知类别的序列，衡量你的方法是否足够好。然后用你认为满意的方法，对另外20个未标明类别的人 ...
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 ...
