一、BP神經網絡的概念 BP神經網絡是一種多層的前饋神經網絡，其基本的特點是：信號是前向傳播的，而誤差是反向傳播的。詳細來說。對於例如以下的僅僅含一個隱層的神經網絡模型： watermark/2/text ...

三、誤差逆傳播算法(BP) 1、BP算法 　　多層網絡的學習能力比單層感知機強得多。欲訓練多層網絡，簡單感知學習規則顯然不夠了，需要更強大的學習算法。誤差逆傳播(errorBackPropagation，簡稱BP)算法就是其中最傑出的代表。BP算法是迄今最成功的神經網絡學習算法 ...

BP神經網絡是深度學習的重要基礎，它是深度學習的重要前行算法之一，因此理解BP神經網絡原理以及實現技巧非常有必要。接下來，我們對原理和實現展開討論。 1.原理 　　 有空再慢慢補上，請先參考老外一篇不錯的文章：A Step by Step Backpropagation Example ...

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 ...

1. 背景: 1.1 以人腦中的神經網絡為啟發，歷史上出現過很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...

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 ...

神經網絡與機器學習 第5章 隨機梯度下降法-BP的起源 神經網絡的訓練有很多方法，以數值優化為基礎的隨機梯度學習算法能夠處理大規模的數據集合，它也是后面多層神經網絡后向傳播算法的基礎。 隨機梯度下降是以均方誤差為目標函數的近似最速下降算法，該算法被廣泛用於自適應信號處理領域 ...

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 ...