神经网络算法以及Tensorflow的实现 一、多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络由三部分组成：输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output ...

1.标准卷积神经网络 标准的卷积神经网络由输入层、卷积层（convolutional layer）、下采样层（downsampling layer）、全连接层（fully—connected layer）和输出层构成。 卷积层也称为检测层 下采样层也称为池化层（pooling ...

1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码，如果自己写代码实现此理论不够) 1） BP神经网络是一种多层网络算法，其核心是反向传播误差，即： 使用梯度下降法(或其他算法)，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。 BP神经网络模型拓扑 ...

###神经网络基础概念 人工神经网络又叫神经网络，是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型。神经网络是机器学习诸多算法中的一种，它既可以用来做有监督的任务，如分类、视觉识别等，也可以用作无监督的任务。同时它能够处理复杂的非线性问题，它的基本结构是神经元，如下图所示： 其中，x1 ...

) 2.1 Backpropagation被使用在多层向前神经网络上 ...

在神经网络中，广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。 梯度下降和学习率： 　　假设用 θ 来表示神经网络中的参数， J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小。 　　那么整个优化过程就是寻找一个参数θ， 使得J(θ) 的值 ...

1.循环神经网络的标准模型 前馈神经网络能够用来建立数据之间的映射关系，但是不能用来分析过去信号的时间依赖关系，而且要求输入样本的长度固定 循环神经网络是一种在前馈神经网络中增加了分亏链接的神经网络，能够产生对过去数据的记忆状态，所以可以用于对序列数据的处理，并建立不同时段 ...

上一篇文章我们介绍的线性模型的求解，但有很多模型是非线性的，比如： 这里表示有两个输入，一个输出。 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了，我们只能知道输入变量的数量，但不知道某个变量存在几次方的分量，所以我们采用一个神经网络去定义一个函数。 我们假设 ...