深度学习（一） BP神经网络
怎样理解非线性变换和多层网络后的线性可分，神经网络的学习就是学习如何利用矩阵的线性变换加激活函数的非线性变换 线性可分： 一维情景：以分类为例，当要分类正数、负数、零，三类的时候，一维空间的直线可以找到两个超平面（比当前空间低一维的子空间。当前空间是直线的话，超平面就是点）分割这三类 ...
原文：深度学习之BP神经网络案例
知识点： A BP神经网络：信号是前向传播，误差是反向传播，BP是算法，它不代表神经网络的结构 B BP神经网络是有导师学习的神经网络，在训练的时候，需要指定输入和输出，让它知道这个输入对应这个输出，让它清楚每次训练的过程，然后他的神经元的输出和理想值目标有多大的误差，这样才会有误差反向传播这个过程 C MATLAB里怎么创建神经网络包括设置他的参数：包括训练，包括仿真预测，这个过程需要了解 D ...
2018-09-05 21:07 0 709 推荐指数：
相关推荐
深度学习之BP神经网络
学习 BP神经网络基本概念： BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传 ...
《神经网络与深度学习》（一） 感知机、多层神经网络、BP算法、深度学习
（1）感知机模型（双层神经网络模型：输入层和计算单元，瓶颈：XOR问题——线性不可分） （2）多层神经网络（解决线性不可分问题——在感知机的神经网络上多加一层，并利用“后向传播”（Back-propagation）学习方法，可以解决XOR问题 ...
深度学习-神经网络 BP 算法推导过程
BP 算法推导过程 一.FP过程(前向-计算预测值) 定义sigmoid激活函数 输入层值和 标签结果 初始化 w,b 的值 计算隐层的结果 \[ h1 = Sigmod( Net_{h1}) =Sigmod(w1*l1+ w2*l2+b1 ...
深度学习基础--神经网络--BP反向传播算法
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 ...
数模学习笔记（五）——BP神经网络
1、BP神经网络是一种前馈型网络（各神经元接受前一层的输入，并输出给下一层，没有反馈），分为input层，hide层，output层 2、BP神经网络的步骤: 1）创建一个神经网络：newff a.训练样本：归一化（premnmx ，postmnmx ，tramnmx） b.确定节点 ...
BP神经网络算法学习
BP（Back Propagation）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的数学方程。 一个 ...
BP神经网络
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 ...