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 ...

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 ...

###神經網絡基礎概念 人工神經網絡又叫神經網絡，是借鑒了生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型。神經網絡是機器學習諸多算法中的一種，它既可以用來做有監督的任務，如分類、視覺識別等，也可以用作無監督的任務。同時它能夠處理復雜的非線性問題，它的基本結構是神經元，如下圖所示： 其中，x1 ...

) 2.1 Backpropagation被使用在多層向前神經網絡上 ...

在神經網絡中，廣泛的使用反向傳播和梯度下降算法調整神經網絡中參數的取值。 梯度下降和學習率： 　　假設用 θ 來表示神經網絡中的參數， J(θ) 表示在給定參數下訓練數據集上損失函數的大小。 　　那么整個優化過程就是尋找一個參數θ， 使得J(θ) 的值 ...

1.循環神經網絡的標准模型 前饋神經網絡能夠用來建立數據之間的映射關系，但是不能用來分析過去信號的時間依賴關系，而且要求輸入樣本的長度固定 循環神經網絡是一種在前饋神經網絡中增加了分虧鏈接的神經網絡，能夠產生對過去數據的記憶狀態，所以可以用於對序列數據的處理，並建立不同時段 ...

上一篇文章我們介紹的線性模型的求解，但有很多模型是非線性的，比如： 這里表示有兩個輸入，一個輸出。 現在我們已經不能采用y=ax+b的形式去定義一個函數了，我們只能知道輸入變量的數量，但不知道某個變量存在幾次方的分量，所以我們采用一個神經網絡去定義一個函數。 我們假設 ...