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 ...

说明模型的准确度越高。 近年来，随着深度学习的发展，卷积神经网络在越来越多的计算机视觉任务上大展 ...

本文是学习B站老哥数学建模课程之后的一点笔记。 BP（back propagation）算法神经网络的简单原理 BP神经网络是一种采用BP学习算法（按照误差逆向传播训练）的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 神经网络基本结构如下： 共分为三层，可以理解为一组输入 ...

　　作者： Alberto Quesada 译者： KK4SBB 　　责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系 heyc@csdn.net 或微信号 289416419 　　神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同 ...