機器學習-神經網絡算法(一)
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 ...
原文：簡單易學的機器學習算法——神經網絡之BP神經網絡
一 BP神經網絡的概念 BP神經網絡是一種多層的前饋神經網絡，其基本的特點是：信號是前向傳播的，而誤差是反向傳播的。詳細來說。對於例如以下的僅僅含一個隱層的神經網絡模型： watermark text aHR cDovL Jsb cuY Nkbi uZXQvZ vZ xlMTk OTAxMDI font a L L T fontsize fill I JBQkFCMA dissolve grav ...
2017-05-25 19:42 0 1670 推薦指數：
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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 ...
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神經網絡與機器學習 第5章 隨機梯度下降法-BP的起源 神經網絡的訓練有很多方法，以數值優化為基礎的隨機梯度學習算法能夠處理大規模的數據集合，它也是后面多層神經網絡后向傳播算法的基礎。 隨機梯度下降是以均方誤差為目標函數的近似最速下降算法，該算法被廣泛用於自適應信號處理領域 ...