闲来无事，现在用Opencv将关于目标跟踪识别匹配的Matlab程序重写了一遍，里边用到BP神经网络训练，在网上找了些资料，然后自己根据程序改了下适合自己所用：1个输入层（1*3），两个隐层(1*10)，一个输出层（1*2）。 训练的准确率还行。 ...

BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。 一、多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络。 通常一个多层神经网络由L层神经 ...

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 ...