1.神經元模型 神經網絡能模擬生物神經系統對真實世界的反應，最基本的成分時神經元模型，如圖。 神經元接收來自其他n個神經元的輸入，通過帶權重的連接傳入，將接收到的總輸入與閾值比較，然后通過激活函數處理產生輸出。 理想激活函數是階躍函數，將輸入映射為輸出值0和1。1對應於神經元興奮，0對應 ...

在上一篇文章中，介紹了BP神經網絡的基本模型、模型中的一些術語並對模型進行了數學上的分析，對它的原理有了初步的認識。那么如何用程序語言來具體的實現它，將是我們下一步需要討論的問題。本文選取的是C語言來實現一個簡單的單隱藏層的BP神經網絡（默認大家了解了BP神經網絡的基本概念，本文 ...

。 BP神經網絡輸出 函數 computO(i) 負責的是通過BP神經網絡的機制對樣本 i 的 ...

孔子曰，吾日三省吾身。我們如果跟程序打交道，除了一日三省吾身外，還要三日一省吾代碼。看代碼是否可以更簡潔，更易懂，更容易擴展，更通用，算法是否可以再優化，結構是否可以再往上抽象。代碼在不斷的重構過程中 ...

根據前篇博文《神經網絡之后向傳播算法》，現在用java實現一個bp神經網絡。矩陣運算采用jblas庫，然后逐漸增加功能，支持並行計算，然后支持輸入向量調整，最后支持L-BFGS學習算法。 上帝說，要有神經網絡，於是，便有了一個神經網絡。上帝還說，神經網絡要有節點，權重，激活函數，輸出函數，目標 ...

接上篇。 Net和Propagation具備后，我們就可以訓練了。訓練師要做的事情就是，怎么把一大批樣本分成小批訓練，然后把小批的結果合並成完整的結果（批量/增量）；什么時候調用學習師根據訓練的結果進行學習，然后改進網絡的權重和狀態；什么時候決定訓練結束。 那么這兩位老師兒長的什么樣子，又是 ...

Python語言編寫BP神經網絡 2016年10月31日 16:42:44 ldy944758217 閱讀數 3135 人工神經網絡是一種經典的機器學習模型，隨着深度 ...

BP（Back Propagation）神經網絡是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 ...