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 ...

　　卷積神經網絡與普通神經網絡的區別在於，卷積神經網絡包含多個由卷積層和池化層構成的特征抽取器。在卷積神經網絡的卷積層中，一個神經元只與部分鄰層神經元連接。在CNN的一個卷積層中，通常包含若干個特征平面(featureMap)，每個特征平面由一些矩形排列的的神經元組成，同一特征平面的神經元共享權值 ...

  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 ...

使用什么樣的感知器來作為神經網絡節點呢？在上一篇文章我們介紹過感知器算法，但是直接使用的話會存在以下問題 ...

多層神經網絡BP算法 原理及推導 轉載；https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html 　　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 ...

的。值得一提的是，BP算法不僅適用於多層前饋網絡，對於其他類型的神經網絡，例如：訓練卷積神經網絡和遞歸神經網絡。 ...

一，什么是BP "BP（Back Propagation）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 ...

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 ...