BP神經網絡學習筆記_附源代碼
BP神經網絡基本原理： 誤差逆傳播(back propagation, BP)算法是一種計算單個權值變化引起網絡性能變化的較為簡單的方法。由於BP算法過程包含從輸出節點開始，反向地向第一隱含層(即最接近輸入層的隱含層)傳播由總誤差引起的權值修正，所以稱為“反向傳播”。BP神經網絡是有教師指導訓練 ...
原文：數模學習筆記（五）——BP神經網絡
BP神經網絡是一種前饋型網絡 各神經元接受前一層的輸入，並輸出給下一層，沒有反饋 ，分為input層，hide層，output層 BP神經網絡的步驟: 創建一個神經網絡：newff a.訓練樣本：歸一化 premnmx ，postmnmx ，tramnmx b.確定節點數：輸出層的節點數可直接獲得 c.確定各層神經元的激活函數 常見的激活函數：purelin:線性 logsig:對數S型 tan ...
2013-07-13 20:03 1 3721 推薦指數：
相關推薦
[DL學習筆記]從人工神經網絡到卷積神經網絡_1_神經網絡和BP算法
前言：這只是我的一個學習筆記，里邊肯定有不少錯誤，還希望有大神能幫幫找找，由於是從小白的視角來看問題的，所以對於初學者或多或少會有點幫助吧。 1：人工全連接神經網絡和BP算法 <1>:人工神經網絡結構與人工神經網絡可以完美分割任意數據的原理： 本節圖片來源於 ...
深度學習之BP神經網絡案例
1、知識點： A、BP神經網絡：信號是前向傳播，誤差是反向傳播，BP是算法，它不代表神經網絡的結構； B、BP神經網絡是有導師學習的神經網絡，在訓練的時候，需要指定輸入和輸出，讓它知道這個輸入對應這個輸出，讓它清楚每次訓練的過程，然后他的神經元的輸出和理想值目標有多大的誤差，這樣才會有誤差反向 ...
BP神經網絡算法學習
BP（Back Propagation）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的數學方程。 一個 ...
深度學習（一） BP神經網絡
怎樣理解非線性變換和多層網絡后的線性可分，神經網絡的學習就是學習如何利用矩陣的線性變換加激活函數的非線性變換 線性可分： 一維情景：以分類為例，當要分類正數、負數、零，三類的時候，一維空間的直線可以找到兩個超平面（比當前空間低一維的子空間。當前空間是直線的話，超平面就是點）分割這三類 ...
深度學習之BP神經網絡
學習 BP神經網絡基本概念： BP神經網絡是一種多層的前饋神經網絡，其主要的特點是：信號是前向傳 ...
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 ...
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 ...