BP神經網絡基本原理： 誤差逆傳播(back propagation, BP)算法是一種計算單個權值變化引起網絡性能變化的較為簡單的方法。由於BP算法過程包含從輸出節點開始，反向地向第一隱含層(即最接近輸入層的隱含層)傳播由總誤差引起的權值修正，所以稱為“反向傳播”。BP神經網絡是有教師指導訓練 ...

1、BP神經網絡是一種前饋型網絡（各神經元接受前一層的輸入，並輸出給下一層，沒有反饋），分為input層，hide層，output層 2、BP神經網絡的步驟: 1）創建一個神經網絡：newff a.訓練樣本：歸一化（premnmx ，postmnmx ，tramnmx） b.確定節點 ...

1、知識點： A、BP神經網絡：信號是前向傳播，誤差是反向傳播，BP是算法，它不代表神經網絡的結構； B、BP神經網絡是有導師學習的神經網絡，在訓練的時候，需要指定輸入和輸出，讓它知道這個輸入對應這個輸出，讓它清楚每次訓練的過程，然后他的神經元的輸出和理想值目標有多大的誤差，這樣才會有誤差反向 ...

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的數學方程。 一個 ...

怎樣理解非線性變換和多層網絡后的線性可分，神經網絡的學習就是學習如何利用矩陣的線性變換加激活函數的非線性變換 線性可分： 一維情景：以分類為例，當要分類正數、負數、零，三類的時候，一維空間的直線可以找到兩個超平面（比當前空間低一維的子空間。當前空間是直線的話，超平面就是點）分割這三類 ...

起源：線性神經網絡與單層感知器 古老的線性神經網絡，使用的是單層Rosenblatt感知器。該感知器模型已經不再使用，但是你可以看到它的改良版：Logistic回歸。 可以看到這個網絡，輸入->加權->映射->計算分類誤差->迭代修改W、b，其實和數學上的回歸 ...

BP神經網絡 人工神經網絡與人工神經元模型 　　In machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of statistical learning ...

由於課題需要學習神經網絡也有一段時間了，每次只是調用一下matlab的newff函數設置幾個參數，就自以為掌握了。真是可笑，會了其實只是會使用，一知半解而已。 本來想寫人工神經網絡，但是范圍太廣，無法駕馭，姑且就先寫BP吧，因為BP是目前應用最廣泛的神經網絡 ...