如果感覺自己看不懂，那就看看我博客的梯度下降法，博文最后的感知機也算最簡單的BP神經網絡吧，用的也是反饋(w,b)：典型梯度下降法 BP網絡的結構 BP網絡的結構如下圖所示，分為輸入層(Input)，隱含層（Hidden），輸出層(Output)。 輸入層的結點個數取決於輸入的特征個數。 輸出 ...

　　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 ...

貨很干，堪比沙哈拉大沙漠，自己挑的文章，含着淚也要讀完！ ▌二. 科普： 生物上的神經 ...

一、神經元 下圖的藍色區域被稱為一個“感知機”(Perceptron), 感知機是對信息進行編碼、壓縮、集成、融合的計算機智能接口系統。 說白了，就是在輸入端輸入X1~X7這7個輸入值，在感知機中乘以各自的權重矩陣、加上偏置值b后再放入激活函數f，最后輸出結果y. 圖中黃圈 ...

BP算法是一種最有效的多層神經網絡學習方法，其主要特點是信號前向傳遞，而誤差后向傳播，通過不斷調節網絡權重值，使得網絡的最終輸出與期望輸出盡可能接近，以達到訓練的目的。 一、多層神經網絡結構及其描述 下圖為一典型的多層神經網絡。 通常一個多層神經網絡由L層神經 ...

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 ...

反向傳播算法詳細推導 反向傳播（英語：Backpropagation，縮寫為BP）是“誤差反向傳播”的簡稱，是一種與最優化方法（如梯度下降法）結合使用的，用來訓練人工神經網絡的常見方法。該方法對網絡中所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法，用來更新權值以最小化損失函數 ...

BP神經網絡：誤差反向傳播算法公式推導 開端： BP算法提出 1. BP神經網絡參數符號及激活函數說明 2. 網絡輸出誤差（損失函數）定義 3. 隱藏層與輸出層間的權重更新公式推導 ...