如果感觉自己看不懂，那就看看我博客的梯度下降法，博文最后的感知机也算最简单的BP神经网络吧，用的也是反馈(w,b)：典型梯度下降法 BP网络的结构 BP网络的结构如下图所示，分为输入层(Input)，隐含层（Hidden），输出层(Output)。 输入层的结点个数取决于输入的特征个数。 输出 ...

　　在神经网络中，当我们的网络层数越来越多时，网络的参数也越来越多，如何对网络进行训练呢？我们需要一种强大的算法，无论网络多复杂，都能够有效的进行训练。在众多的训练算法中，其中最杰出的代表就是BP算法，它是至今最成功的神经网络学习算法。在实际任务中，大部分都是使用的BP算法来进行网络训练 ...

货很干，堪比沙哈拉大沙漠，自己挑的文章，含着泪也要读完！ ▌二. 科普： 生物上的神经 ...

一、神经元 下图的蓝色区域被称为一个“感知机”(Perceptron), 感知机是对信息进行编码、压缩、集成、融合的计算机智能接口系统。 说白了，就是在输入端输入X1~X7这7个输入值，在感知机中乘以各自的权重矩阵、加上偏置值b后再放入激活函数f，最后输出结果y. 图中黄圈 ...

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 ...

前言：自己动手推导了一下经典的前向反馈神经网络的算法公式，记录一下。由于暂时没有数据可以用作测试，程序没有实现并验证。以后找到比较好的数据，再进行实现。 一：算法推导 　　神经网络通过模拟人的神经元活动，来构造分类器。它的基本组成单元称为”神经元”，离线情况下如果输入大于某值时，设定神经元处于 ...

反向传播算法详细推导 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数 ...

BP神经网络：误差反向传播算法公式推导 开端： BP算法提出 1. BP神经网络参数符号及激活函数说明 2. 网络输出误差（损失函数）定义 3. 隐藏层与输出层间的权重更新公式推导 ...