BP神经网络
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 ...
原文：BP神经网络综合评价法
BP神经网络综合评价法是一种交互式的评价方法，一种既能避免人为计取权重的不精确性, 又能避免相关系数求解的复杂性,还能对数量较大且指标更多的实例进行综合评价的方法,它可以根据用户期望的输出不断修改指标的权值，直到用户满意为止。因此，一般来说，人工神经网络评价方法得到的结果会更符合实际情况。 BP神经网络是一种典型的多层前向神经网络，由输入层 隐,层和输出层组成，层与层之间采用全部连接方式，同层节 ...
2019-04-11 11:11 0 2692 推荐指数：
相关推荐
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 ...
BP神经网络
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
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 ...
BP神经网络
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 ...
BP神经网络 [神经网络 2]
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 ...
神经网络与BP神经网络
一、神经元 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。（多个输入对应一个输出） 一个神经网络的训练算法就是让权重（通常用w表示）的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 事实上，在神经网络的每个层次中，除了输出层以外，都会含有这样一个偏置单元。这些节点是默认存在的。它本质上 ...
神经网络——BP算法
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 ...