BP（Back Propagation）神經網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系 ...

python對BP神經網絡實現 一、概念理解 開始之前首先了解一下BP神經網絡，BP的英文是back propagationd的意思，它是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓練的多層前饋網絡，其算法稱為BP算法。 它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技術，期望使網絡的實際輸出值和期望輸出值 ...

人工神經網絡是一種經典的機器學習模型，隨着深度學習的發展神經網絡模型日益完善. 聯想大家熟悉的回歸問題， 神經網絡模型實際上是根據訓練樣本創造出一個多維輸入多維輸出的函數， 並使用該函數進行預測， 網絡的訓練過程即為調節該函數參數提高預測精度的過程.神經網絡要解決的問題與最小二乘法回歸解決的問題 ...

【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 ...

誤差曲線 ...

BP(back propagation)神經網絡是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡。 在一般的BP神經網絡中，單個樣本有m個輸入和n個輸出，在輸入層和輸出層之間 ...

代碼為MNIST數據集上運行簡單BP神經網絡的python實現。 以下公式和文字來自Wanna_Go的博文 http://www.cnblogs.com/wxshi/p/6077734.html，包含詳盡的描述和推導。 BP神經網絡 單個神經 ...

轉自麥子學院 該算法比我之前寫的神經網絡算法准確率高，但是在測試過程中發現有錯誤，各個地方的注釋我是沒看明白，與理論結合不是很好。本人在他的基礎上進行了改進，提高了算法的擴展程度，自己也親測了改進后的代碼，效果杠杠的。 以上是BP神經網絡算法源碼，下面給出一個 ...