1.神经元模型 神经网络能模拟生物神经系统对真实世界的反应，最基本的成分时神经元模型，如图。 神经元接收来自其他n个神经元的输入，通过带权重的连接传入，将接收到的总输入与阈值比较，然后通过激活函数处理产生输出。 理想激活函数是阶跃函数，将输入映射为输出值0和1。1对应于神经元兴奋，0对应 ...

在上一篇文章中，介绍了BP神经网络的基本模型、模型中的一些术语并对模型进行了数学上的分析，对它的原理有了初步的认识。那么如何用程序语言来具体的实现它，将是我们下一步需要讨论的问题。本文选取的是C语言来实现一个简单的单隐藏层的BP神经网络（默认大家了解了BP神经网络的基本概念，本文 ...

。 BP神经网络输出 函数 computO(i) 负责的是通过BP神经网络的机制对样本 i 的 ...

孔子曰，吾日三省吾身。我们如果跟程序打交道，除了一日三省吾身外，还要三日一省吾代码。看代码是否可以更简洁，更易懂，更容易扩展，更通用，算法是否可以再优化，结构是否可以再往上抽象。代码在不断的重构过程中 ...

根据前篇博文《神经网络之后向传播算法》，现在用java实现一个bp神经网络。矩阵运算采用jblas库，然后逐渐增加功能，支持并行计算，然后支持输入向量调整，最后支持L-BFGS学习算法。 上帝说，要有神经网络，于是，便有了一个神经网络。上帝还说，神经网络要有节点，权重，激活函数，输出函数，目标 ...

接上篇。 Net和Propagation具备后，我们就可以训练了。训练师要做的事情就是，怎么把一大批样本分成小批训练，然后把小批的结果合并成完整的结果（批量/增量）；什么时候调用学习师根据训练的结果进行学习，然后改进网络的权重和状态；什么时候决定训练结束。 那么这两位老师儿长的什么样子，又是 ...

Python语言编写BP神经网络 2016年10月31日 16:42:44 ldy944758217 阅读数 3135 人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度 ...

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 ...