內容概要： (1) 介紹神經網絡基本原理 (2) AForge.NET實現前向神經網絡的方法 (3) Matlab實現前向神經網絡的方法 －－－引例 文中以Fisher的Iris數據集作為神經網絡程序的測試數據集。Iris數據集可以在http ...

我們在設計機器學習系統時，特別希望能夠建立類似人腦的一種機制。神經網絡就是其中一種。但是考慮到實際情況，一般的神經網絡（BP網絡）不需要設計的那么復雜，不需要包含反饋和遞歸。人工智能的一大重要應用，是分類問題。本文通過分類的例子，來介紹神經網絡。 1.最簡單的線性分類 一個最簡單的分類 ...

機器學習算法完整版見fenghaootong-github 神經網絡原理 感知機學習算法 神經網絡 從感知機到神經網絡 多層前饋神經網絡 bp算法 感知機學習算法 感知機（perceptron）是二分類的線性分類模型 ...

1. 背景: 1.1 以人腦中的神經網絡為啟發，歷史上出現過很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...

我們在設計機器學習系統時，特別希望能夠建立類似人腦的一種機制。神經網絡就是其中一種。但是考慮到實際情況，一般的神經網絡（BP網絡）不需要設計的那么復雜，不需要包含反饋和遞歸。 人工智能的一大重要應用，是分類問題。本文通過分類的例子，來介紹神經網絡。 1.最簡單的線性分類 一個最簡單的分類 ...

一、BP算法的意義 對於初學者來說，了解了一個算法的重要意義，往往會引起他對算法本身的重視。BP(Back Propagation，后向傳播)算法，具有非凡的歷史意義和重大的現實意義。 1.1、歷史意義 1969年,作為人工神經網絡創始人的明斯基(Marrin M ...

主要是對《tensorflow 實戰google深度學習框架》的第三章中在模擬數據集上訓練神經網絡的完整程序進行詳解， 所利用的神經網絡結構圖如下 詳細代碼如下 引入模塊的設置，因為實在模擬數據集中運行一個完整的神經網絡，因此需要做的事情是引入隨機數 ...

神經網絡是如何工作的 前言 　　計算機所在的在本質上都是一系列的加法操作，只是計算機運行速度要快很多。但是有些任務對於人來說很簡單，對於計算機來說卻很困難（比如圖像識別）。 預測器 　　神經網絡和計算機一樣，對於輸入和輸出都做了一些處理，當我們不知道這些是什么具體處理的時候，可以使用模型 ...