關於神經網絡的幾點思考：單層——多層——深度 神經網絡本質上是一個逼近器，一個重要的基本屬性就是通用逼近屬性。 通用逼近屬性： 1989年，George Cybenko發表文章“Approximation by Superpositions of a Sigmoidal ...

神經元中不添加偏置項可以嗎？答案是，不可以每個人都知道神經網絡中的偏置（bias）是什么，而且從人類實現第一個感知器開始，每個人都知道神經元需要添加偏置項。但你是否考慮過我們為什么要使用偏置項呢?就我而言，直到不久前我才弄清楚這個問題。當時我和一個本科生討論了一些神經網絡模型，但不知何故她把“偏置 ...

1、知識點： A、BP神經網絡：信號是前向傳播，誤差是反向傳播，BP是算法，它不代表神經網絡的結構； B、BP神經網絡是有導師學習的神經網絡，在訓練的時候，需要指定輸入和輸出，讓它知道這個輸入對應這個輸出，讓它清楚每次訓練的過程，然后他的神經元的輸出和理想值目標有多大的誤差，這樣才會有誤差反向 ...

怎樣理解非線性變換和多層網絡后的線性可分，神經網絡的學習就是學習如何利用矩陣的線性變換加激活函數的非線性變換 線性可分： 一維情景：以分類為例，當要分類正數、負數、零，三類的時候，一維空間的直線可以找到兩個超平面（比當前空間低一維的子空間。當前空間是直線的話，超平面就是點）分割這三類 ...

學習 BP神經網絡基本概念： 　　BP神經網絡是一種多層的前饋神經網絡，其主要的特點是：信號是前向傳 ...

多層神經網絡 　　對於多層神經網絡的訓練，delta規則是無效的，因為應用delta規則訓練必須要誤差，但在隱含層中沒有定義。輸出節點的誤差是指標准輸出和神經網絡輸出之間的差別，但訓練數據不提供隱藏層的標准輸出。 　　真正的難題在於怎么定義隱藏節點的誤差，於是有了反向傳播算法。反向傳播算法 ...

BP算法： 　　1.是一種有監督學習算法，常被用來訓練多層感知機。 　 2.要求每個人工神經元（即節點）所使用的激勵函數必須可微。 　　（激勵函數：單個神經元的輸入與輸出之間的函數關系叫做激勵函數。） 　　（假如不使用激勵函數，神經網絡中的每層都只是做簡單的線性變換，多層輸入疊加后 ...

BP 算法推導過程 一.FP過程(前向-計算預測值) 定義sigmoid激活函數 輸入層值和 標簽結果 初始化 w,b 的值 計算隱層的結果 \[ h1 = Sigmod( Net_{h1}) =Sigmod(w1*l1+ w2*l2+b1 ...