背景与原理： BP神经网络通常指基于误差反向传播算法的多层神经网络，BP算法由信号的前向传播和反向传播两个过程组成，在前向传播的过程中，输入从输入层进入网络，经过隐含层逐层传递到达输出层输出，如果输出结果与预期不符那么转至误差反向传播过程，否则结束学习过程。在反向传播过程中，误差会基于梯度下降 ...

BP算法： 　　1.是一种有监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 　 2.要求每个人工神经元（即节点）所使用的激励函数必须可微。 　　（激励函数：单个神经元的输入与输出之间的函数关系叫做激励函数。） 　　（假如不使用激励函数，神经网络中的每层都只是做简单的线性变换，多层输入叠加后 ...

网上有很多Simple RNN的BPTT（Backpropagation through time，随时间反向传播）算法推导。下面用自己的记号整理一下。 我之前有个习惯是用下标表示样本序号，这里不能再这样表示了，因为下标需要用做表示时刻。 典型的Simple ...

一、神经网络基础 1. 神经元模型 神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。 细胞体分为两部分，前一部分计算总输入值（即输入信号的加权和，或者说累积电平），后一部分先计算总输入值与该神经元阈值的差值，然后通过激活函数（activation function）的处理，产生输出 ...

法或者反向传播算法实现。分析两者优劣】 【神经网络的代价函数是一个非凸函数，意味着使用优化算法有可能会陷入局 ...

这篇文章主要整理三部分内容，一是常见的三种神经网络结构：前馈神经网络、反馈神经网络和图网络；二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理；三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。 一、神经网络结构 目前比较常用的神经网络结构有如下三种： 1、前馈神经网络 前馈神经网络中 ...

。 　　BP网络：用BP算法训练的多层前馈神经网络。 　　　　 　　需通过学习确定的参数数目：(d+1)* ...

１　神经网络 神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络： 我们使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“”的圆圈被称为偏置节点，也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层，最右 ...