BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。 一、多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络。 通常一个多层神经网络由L层神经 ...

BP 算法推导过程 一.FP过程(前向-计算预测值) 定义sigmoid激活函数 输入层值和 标签结果 初始化 w,b 的值 计算隐层的结果 \[ h1 = Sigmod( Net_{h1}) =Sigmod(w1*l1+ w2*l2+b1 ...

博客园不支持数学公式orz，我也很绝望啊！ ...

一、神经元 下图的蓝色区域被称为一个“感知机”(Perceptron), 感知机是对信息进行编码、压缩、集成、融合的计算机智能接口系统。 说白了，就是在输入端输入X1~X7这7个输入值，在感知机中乘以各自的权重矩阵、加上偏置值b后再放入激活函数f，最后输出结果y. 图中黄圈 ...

前言：自己动手推导了一下经典的前向反馈神经网络的算法公式，记录一下。由于暂时没有数据可以用作测试，程序没有实现并验证。以后找到比较好的数据，再进行实现。 一：算法推导 　　神经网络通过模拟人的神经元活动，来构造分类器。它的基本组成单元称为”神经元”，离线情况下如果输入大于某值时，设定神经元处于 ...

如果感觉自己看不懂，那就看看我博客的梯度下降法，博文最后的感知机也算最简单的BP神经网络吧，用的也是反馈(w,b)：典型梯度下降法 BP网络的结构 BP网络的结构如下图所示，分为输入层(Input)，隐含层（Hidden），输出层(Output)。 输入层的结点个数取决于输入的特征个数。 输出 ...

　　首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络（本人自己的理解）。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）时，我们称之为多层人工神经网络。 1、神经单元的选择 　　那么我们应该 ...

多层神经网络BP算法 原理及推导 转载；https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html 　　首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络 ...