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 ...

　　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 ...

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 ...

【廢話外傳】：終於要講神經網絡了，這個讓我踏進機器學習大門，讓我讀研，改變我人生命運的四個字！話說那么一天，我在亂點百度，看到了這樣的內容： 看到這么高大上，這么牛逼的定義，怎么能不讓我這個技術宅男心向往之？現在入坑之后就是下面的表情： 好了好了，玩笑就開到這里，其實我是真的很喜歡這門 ...

　　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 ...

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 ...

背景與原理： BP神經網絡通常指基於誤差反向傳播算法的多層神經網絡，BP算法由信號的前向傳播和反向傳播兩個過程組成，在前向傳播的過程中，輸入從輸入層進入網絡，經過隱含層逐層傳遞到達輸出層輸出，如果輸出結果與預期不符那么轉至誤差反向傳播過程，否則結束學習過程。在反向傳播過程中，誤差會基於梯度下降 ...

神經網絡在機器學習中有很大的應用，甚至涉及到方方面面。本文主要是簡單介紹一下神經網絡的基本理論概念和推算。同時也會介紹一下神經網絡在數據分類方面的應用。 首先，當我們建立一個回歸和分類模型的時候，無論是用最小二乘法（OLS）還是最大似然值（MLE）都用來使得殘差達到最小。因此我們在建立模型 ...