機器學習(4):BP神經網絡原理及其python實現
BP神經網絡是深度學習的重要基礎，它是深度學習的重要前行算法之一，因此理解BP神經網絡原理以及實現技巧非常有必要。接下來，我們對原理和實現展開討論。 1.原理 有空再慢慢補上，請先參考老外一篇不錯的文章：A Step by Step Backpropagation Example ...
原文：機器學習入門學習筆記：（一）BP神經網絡原理推導及程序實現
機器學習中，神經網絡算法可以說是當下使用的最廣泛的算法。神經網絡的結構模仿自生物神經網絡，生物神經網絡中的每個神經元與其他神經元相連，當它 興奮 時，想下一級相連的神經元發送化學物質，改變這些神經元的電位 如果某神經元的電位超過一個閾值，則被激活，否則不被激活。誤差逆傳播算法 error back propagation 是神經網絡中最有代表性的算法，也是使用最多的算法之一。 誤差逆傳播算法理論 ...
2017-04-06 21:46 4 35632 推薦指數：
相關推薦
《機器學習(周志華)》筆記--神經網絡（4）--誤差逆傳播算法(BP)：BP算法、BP算法推導
三、誤差逆傳播算法(BP) 1、BP算法 多層網絡的學習能力比單層感知機強得多。欲訓練多層網絡，簡單感知學習規則顯然不夠了，需要更強大的學習算法。誤差逆傳播(errorBackPropagation，簡稱BP)算法就是其中最傑出的代表。BP算法是迄今最成功的神經網絡學習算法 ...
機器學習：python使用BP神經網絡示例
1.簡介(只是簡單介紹下理論內容幫助理解下面的代碼，如果自己寫代碼實現此理論不夠) 1） BP神經網絡是一種多層網絡算法，其核心是反向傳播誤差，即： 使用梯度下降法(或其他算法)，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小。 BP神經網絡模型拓撲 ...
BP算法基本原理推導----《機器學習》筆記
前言 多層網絡的訓練需要一種強大的學習算法，其中BP（errorBackPropagation）算法就是成功的代表，它是迄今最成功的神經網絡學習算法。 今天就來探討下BP算法的原理以及公式推導吧。 神經網絡 先來簡單介紹一下神經網絡，引入基本的計算公式，方便后面推導使用 圖 ...
吳恩達機器學習筆記（四） —— BP神經網絡
將導致計算量很大，即算法復雜度很高。然后就此引出神經網路，所以說神經網路在解決多特征（或者非線性）問題上 ...
菜鳥之路——機器學習之BP神經網絡個人理解及Python實現
關鍵詞： 輸入層（Input layer）。隱藏層（Hidden layer）。輸出層（Output layer） 理論上如果有足夠多的隱藏層和足夠大的訓練集，神經網絡可以模擬出任何方程。隱藏層多的時候就是深度學習啦 沒有明確的規則來設計最好有多少個隱藏層，可以根據實驗測試的誤差以及准確度 ...
【機器學習】BP神經網絡實現手寫數字識別
最近用python寫了一個實現手寫數字識別的BP神經網絡，BP的推導到處都是，但是一動手才知道，會理論推導跟實現它是兩回事。關於BP神經網絡的實現網上有一些代碼，可惜或多或少都有各種問題，在下手寫了一份，連帶着一些關於性能的分析也寫在下面，希望對大家有所幫助。 加一些簡單的說明 ...
機器學習實戰—搭建BP神經網絡實現手寫數字識別
看了幾天的BP神經網絡，總算是對它有一點點的理解了。今天就用python搭建了一個模型來實現手寫數字的識別。 一、BP神經網絡簡介 BP(back propagation)神經網絡是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是應用最廣泛的一種神經網絡。BP神經網絡算法的基本思想是學習過程 ...