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 ...

3. Model Representation I 1 神經網絡是在模仿大腦中的神經元或者神經網絡時發明的。因此，要解釋如何表示模型假設，我們不妨先來看單個神經元在大腦中是什么樣的。 我們的大腦中充滿了如上圖所示的這樣的神經元，神經元是大腦中的細胞。其中有兩點值得我們注意，一是神經 ...

在這篇文章中，我們一起來討論一種叫作“神經網絡”(Neural Network)的機器學習算法，這也是我碩士階段的研究方向。我們將首先討論神經網絡的表層結構，在之后再具體討論神經網絡學習算法。 神經網絡實際上是一個相對古老的算法，並且沉寂了一段時間，不過到了現在它又成為許多機器學習問題的首選技術 ...

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 ...

神經網絡算法以及Tensorflow的實現 一、多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多層向前神經網絡由三部分組成：輸入層(input layer), 隱藏層 (hidden layers), 輸入層 (output ...

1.標准卷積神經網絡 標准的卷積神經網絡由輸入層、卷積層（convolutional layer）、下采樣層（downsampling layer）、全連接層（fully—connected layer）和輸出層構成。 卷積層也稱為檢測層 下采樣層也稱為池化層（pooling ...

注：在吳恩達老師講的【機器學習】課程中，最開始介紹神經網絡的應用時就介紹了含有一個隱藏層的神經網絡可以解決異或問題，而這是單層神經網絡（也叫感知機）做不到了，當時就覺得非常神奇，之后就一直打算自己實現一下，一直到一周前才開始動手實現。自己參考【機器學習】課程中數字識別的作業題寫了代碼，對於作業題 ...

項目簡介： 目標：識別全班61個人的人臉。 實現途徑：卷積神經網絡 用全班采集的照片訓練直接訓練自己的模型（圖片格式132*197，每人10張，8張加入訓練集，1張validation，1張test） 調用keras.application中的base_model（xception ...