python對BP神經網絡實現 一、概念理解 開始之前首先了解一下BP神經網絡，BP的英文是back propagationd的意思，它是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓練的多層前饋網絡，其算法稱為BP算法。 它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技術，期望使網絡的實際輸出值和期望輸出值 ...

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 ...

預測線性函數 z = w1 * x1 + w2 * x2 ...

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 ...