1. BP神經網絡模型（Backpropagation Neural Networks） 采用非線性激活函數，Sigmoid函數。 三個層次：輸入層（Input Layer）,隱藏層（Hidden Layer） 和輸出層（Output layer），就好比神經網絡的各個神經元具有 ...

前言：自己動手推導了一下經典的前向反饋神經網絡的算法公式，記錄一下。由於暫時沒有數據可以用作測試，程序沒有實現並驗證。以后找到比較好的數據，再進行實現。 一：算法推導 　　神經網絡通過模擬人的神經元活動，來構造分類器。它的基本組成單元稱為”神經元”，離線情況下如果輸入大於某值時，設定神經元處於 ...

（一）神經網絡簡介 主要是利用計算機的計算能力，對大量的樣本進行擬合，最終得到一個我們想要的結果，結果通過0-1編碼，這樣就OK啦 （二）人工神經網絡模型 一、基本單元的三個基本要素 1、一組連接（輸入），上面含有連接強度（權值）。 2、一個求和單元 3、一個非線性 ...

  誤差逆傳播算法是迄今最成功的神經網絡學習算法，現實任務中使用神經網絡時，大多使用BP算法進行訓練。   給定訓練集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即輸入示例由\(d\)個屬性描述，輸出\(l ...

使用什么樣的感知器來作為神經網絡節點呢？在上一篇文章我們介紹過感知器算法，但是直接使用的話會存在以下問題 ...

多層神經網絡BP算法 原理及推導 轉載；https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html 　　首先什么是人工神經網絡？簡單來說就是將單個感知器作為一個神經網絡節點，然后用此類節點組成一個層次網絡結構，我們稱此網絡即為人工神經網絡 ...

　　在神經網絡中，當我們的網絡層數越來越多時，網絡的參數也越來越多，如何對網絡進行訓練呢？我們需要一種強大的算法，無論網絡多復雜，都能夠有效的進行訓練。在眾多的訓練算法中，其中最傑出的代表就是BP算法，它是至今最成功的神經網絡學習算法。在實際任務中，大部分都是使用的BP算法來進行網絡訓練 ...

一. 前言： 作為AI入門小白，參考了一些文章，想記點筆記加深印象，發出來是給有需求的童鞋學習共勉，大神輕拍！ 【毒雞湯】：算法這東西，讀完之后的狀態多半是 --> “我是誰，我在哪？” 沒事的，吭哧吭哧學總能學會，畢竟還有千千萬萬個算法等着你。 本文 ...