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 ...

　　本人弱學校的CS 渣碩一枚，在找工作的時候，發現好多公司都對深度學習有要求，尤其是CNN和RNN，好吧，啥也不說了，拿過來好好看看。以前看習西瓜書的時候神經網絡這塊就是一個看的很模糊的塊，包括台大的視頻，上邊有AutoEncoder，感覺很亂，所以總和了各種博客，各路大神的知識，總結如果，如有 ...

　　在神經網絡中，當我們的網絡層數越來越多時，網絡的參數也越來越多，如何對網絡進行訓練呢？我們需要一種強大的算法，無論網絡多復雜，都能夠有效的進行訓練。在眾多的訓練算法中，其中最傑出的代表就是BP算法，它是至今最成功的神經網絡學習算法。在實際任務中，大部分都是使用的BP算法來進行網絡訓練 ...

BP神經網絡：誤差反向傳播算法公式推導 開端： BP算法提出 1. BP神經網絡參數符號及激活函數說明 2. 網絡輸出誤差（損失函數）定義 3. 隱藏層與輸出層間的權重更新公式推導 ...

這里把按 [1] 推導的BP算法（Backpropagation）步驟整理一下。突然想整理這個的原因是知乎上看到了一個帥呆了的求矩陣微分的方法（也就是 [2]），不得不感嘆作者的功力。[1] 中直接使用矩陣微分的記號進行推導，整個過程十分簡潔。而且這種矩陣形式有一個非常大的優勢就是對照 ...

背景與原理： BP神經網絡通常指基於誤差反向傳播算法的多層神經網絡，BP算法由信號的前向傳播和反向傳播兩個過程組成，在前向傳播的過程中，輸入從輸入層進入網絡，經過隱含層逐層傳遞到達輸出層輸出，如果輸出結果與預期不符那么轉至誤差反向傳播過程，否則結束學習過程。在反向傳播過程中，誤差會基於梯度下降 ...

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 ...

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 ...