人工神經網絡是一種經典的機器學習模型，隨着深度學習的發展神經網絡模型日益完善. 聯想大家熟悉的回歸問題， 神經網絡模型實際上是根據訓練樣本創造出一個多維輸入多維輸出的函數， 並使用該函數進行預測， 網絡的訓練過程即為調節該函數參數提高預測精度的過程.神經網絡要解決的問題與最小二乘法回歸解決的問題 ...

【廢話外傳】：終於要講神經網絡了，這個讓我踏進機器學習大門，讓我讀研，改變我人生命運的四個字！話說那么一天，我在亂點百度，看到了這樣的內容： 看到這么高大上，這么牛逼的定義，怎么能不讓我這個技術宅男心向往之？現在入坑之后就是下面的表情： 好了好了，玩笑就開到這里，其實我是真的很喜歡這門 ...

誤差曲線 ...

一、 激活函數 二、 激活函數backward 三、 網絡層前饋和激活函數前饋 四、 構建L層前饋 五、 計算cost 六、 網絡層反饋及激活函數反饋 七、 L層網絡反饋 ...

用Python實現出來的機器學習算法都是什么樣子呢？ 前兩期線性回歸及邏輯回歸項目已發布（見文末鏈接），今天來講講BP神經網絡。 BP神經網絡 全部代碼 [ https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master ...

2019/4/23更新 下文中的正確率極高是建立在僅有50組訓練數據的基礎上的，十分不可靠。建議使用提供的另一個生成訓練集的generate_all函數，能產生所有可能結果，更加可靠。 2019/4/20 二層BP神經網絡 但是仍有部分在公式上的不明了，但是其運作方式還是很簡單的，先簡單解析 ...

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 ...

BP神經網絡回歸的三種python實現 前言 ​ BP神經網絡（Back Propagation）是基於誤差反向傳播算法訓練的多層前饋網絡，能學習存儲大量的輸入-輸出模式映射關系。它的優化方法是使用梯度下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡誤差平方和最小。其實際就是多層感知機 ...