卷积神经网络中的反向传播 反向传播是梯度下降法在神经网络中应用，反向传播算法让神经网络的训练成为来可能。 首先要弄清一点，神经网络的训练过程就是求出一组较好的网络权值的过程。反向传播的直观解释就是先用当前网络的权值计算结果，然后根据计算结果和真实结果的差值来更新网络的权值，使得计算结果和真实 ...

神经网络 神经网络可以理解为一个输入x到输出y的映射函数，即f(x)=y，其中这个映射f就是我们所要训练的网络参数w，我们只要训练出来了参数w，那么对于任何输入x，我们就能得到一个与之对应的输出y。只要f不同，那么同一个x就会产生不同的y，我们当然是想要获得最符合真实数据的y，那么我们就要训练 ...

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 ...

神经网络最基本的知识可以参考神经网络基本知识，基本的东西说的很好了，然后这里讲一下神经网络中的参数的求解方法。 注意前一次的各单元不需要与后一层的偏置节点连线，因为偏置节点不需要有输入也不需要sigmoid函数得到激活值，或者认为激活值始终是1. 一些变量解释： 标上“”的圆圈被称为 ...

目录 1 神经网络 1.1 神经元 1.2 前馈网络 1.3 梯度下降 1.4 误差反向传播 1.5 BP示例 2 多样本 1 神经网络 大量结构简单的、功能接近的神经元节点按一定体系架构连接成的模拟 ...

为通过训练BP神经网络实现模糊控制规则T=int((e+ec)/2)，并达到网络输出与期望值误差小于0.001 ...

1 神经网络模型 以下面神经网络模型为例，说明神经网络中正向传播和反向传播过程及代码实现 1.1 正向传播 (1)输入层神经元\(i_1,i_2\),输入层到隐藏层处理过程 \[HiddenNeth_1 = w_1i_1+w_2i_2 + b_1 ...

本文目的： 以自己的理解，大致介绍神经网络，并梳理神经网络的正向和反向传播公式。 神经网络简介 神经网络是机器学习的分支之一，因为大量数据的出现和可供使用以及神经网络因深度和广度的增加对于大量数据的可扩展性，目前神经网络逐渐变成了除常规机器学习方法外的另一个主流。人们所认识的神经网络一般 ...