首先什么是人工神經網絡？簡單來說就是將單個感知器作為一個神經網絡節點，然后用此類節點組成一個層次網絡結構，我們稱此網絡即為人工神經網絡（本人自己的理解）。當網絡的層次大於等於3層（輸入層+隱藏層（大於等於1）+輸出層）時，我們稱之為多層人工神經網絡。 1、神經單元的選擇 　　那么我們應該 ...

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 ...

  誤差逆傳播算法是迄今最成功的神經網絡學習算法，現實任務中使用神經網絡時，大多使用BP算法進行訓練。   給定訓練集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即輸入示例由\(d\)個屬性描述，輸出\(l ...

按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是應用最廣泛的神經網絡。 BP網絡是在輸入層與輸出層之間增 ...

一. 前言： 作為AI入門小白，參考了一些文章，想記點筆記加深印象，發出來是給有需求的童鞋學習共勉，大神輕拍！ 【毒雞湯】：算法這東西，讀完之后的狀態多半是 --> “我是誰，我在哪？” 沒事的，吭哧吭哧學總能學會，畢竟還有千千萬萬個算法等着你。 本文 ...

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 ...

重點在對CNN的理解后, 理解對卷積層的的 梯度(導數) 推演. 回顧 CNN 首先是對神經網絡, 前向, 后向的基本認識. 神經網絡初步認識來看, 跟傳統的 ML 理論的區別在於, 它更像一個經驗的過程, 即debug. 它將一個樣本輸入(向量) 的每個分量, 進行一些 奇怪 的線性處理 ...

博客園不支持數學公式orz，我也很絕望啊！ ...