原文:BP神經網絡理論

科普:神經網絡是一種運算模型,由大量的節點 或稱 神經元 ,或 單元 和之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數,稱為激勵函數 activation function 。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值,稱之為權重 weight ,這相當於人工神經網絡的記憶。網絡的輸出則依網絡的連接方式,權重值和激勵函數的不同而不同。而網絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數的逼近 ...

2012-07-05 14:39 2 42986 推薦指數:

查看詳情

MLP神經網絡理論及實踐

神經網絡模型。 最典型的MLP包括包括三層:輸入層、隱層和輸出層,MLP神經網絡不同層之間是全連接的( ...

Tue Apr 19 04:09:00 CST 2022 0 1331
BP神經網絡個人理解(理論+實例)

對於BP神經網絡,本文將從簡介(神經網絡以及前饋神經網絡概念)、激活函數、正向傳播、反向傳播這幾個方面做出簡要描述。 首先來看一下神經網絡的簡介。 神經網絡概念 神經網絡是一種運算模型,由大量的節點(或稱為神經元)之間相互聯接構成。在感知機的基礎上發展出來。每個節點代表一種特定的輸出函數,稱為 ...

Mon Jan 31 07:10:00 CST 2022 0 1320
BP神經網絡

BP(Back Propagation)神經網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡,是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系,而無需事前揭示描述這種映射關系 ...

Tue Jul 07 04:38:00 CST 2015 0 2415
BP神經網絡

代碼為MNIST數據集上運行簡單BP神經網絡的python實現。 以下公式和文字來自Wanna_Go的博文 http://www.cnblogs.com/wxshi/p/6077734.html,包含詳盡的描述和推導。 BP神經網絡 單個神經 ...

Sat Nov 26 05:49:00 CST 2016 0 1511
BP神經網絡

起源:線性神經網絡與單層感知器 古老的線性神經網絡,使用的是單層Rosenblatt感知器。該感知器模型已經不再使用,但是你可以看到它的改良版:Logistic回歸。 可以看到這個網絡,輸入->加權->映射->計算分類誤差->迭代修改W、b,其實和數學上的回歸 ...

Sun Mar 08 23:47:00 CST 2015 1 3051
BP神經網絡

BP神經網絡 人工神經網絡與人工神經元模型   In machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of statistical learning ...

Tue Aug 06 10:13:00 CST 2019 0 1020
BP神經網絡

由於課題需要學習神經網絡也有一段時間了,每次只是調用一下matlab的newff函數設置幾個參數,就自以為掌握了。真是可笑,會了其實只是會使用,一知半解而已。 本來想寫人工神經網絡,但是范圍太廣,無法駕馭,姑且就先寫BP吧,因為BP是目前應用最廣泛的神經網絡 ...

Mon Sep 23 07:58:00 CST 2013 1 5402
BP神經網絡 [神經網絡 2]

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation,感謝原文作者! 1- M-P模型   按照生物神經元,我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單,以便於進行形式化表達,我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素,並把 ...

Fri May 22 22:52:00 CST 2015 0 2157
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM