1 前言 　　前馈神经网络（feedforward neural network）是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层，各层间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。研究从20世纪60年代开始，目前 ...

前面一章我们详细讲解了神经网络的组成，工作原理，信号在网络中如何流动，以及如何求解每一个输入信号赋予的权重等计算过程；同时我们还构建了一个逻辑回归网模型来解决鸢尾花分类问题，很明显，这种网络很“浅”，但它对于分类鸢尾花数据还是非常有效的，而且不仅仅是鸢尾花，对于有需要的其他二分类问题，该模型 ...

这篇文章主要整理三部分内容，一是常见的三种神经网络结构：前馈神经网络、反馈神经网络和图网络；二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理；三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。 一、神经网络结构 目前比较常用的神经网络结构有如下三种： 1、前馈神经网络 前馈神经网络中 ...

（Multi-Layer Perceptrons）叫做多层感知机，即由多层网络简单堆叠而成，进而我们可以在输出层 ...

一、神经网络基础 1. 神经元模型 神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。 细胞体分为两部分，前一部分计算总输入值（即输入信号的加权和，或者说累积电平），后一部分先计算总输入值与该神经元阈值的差值，然后通过激活函数（activation function）的处理，产生输出 ...

前言 最近跟着《神经网络与深度学习》把机器学习的内容简单回顾了一遍，并进行了一定的查缺补漏，比如SVM的一些理解，one-hot向量，softmax回归等等。 然后我将继续跟着这本书，开始学习深度学习的内容。 前馈神经网络 人工神经网络是指一系列受生物学和神经科学启发的数学模型。这些模型主要 ...

代码如下 import numpy as np import math class Neuron(object): def init(self): self.weights=np.array([1,2 ...

1.从感知学习算法到深度学习演化时间轴 2.非线性问题的三种解决方法： 参考资料： 1.https://www.bilibili.com/video/BV1Tt411s7fK?from=search&seid=14161509480958797618，B站白板推导 ...