科普：神經網絡是一種運算模型，由大量的節點（或稱“神經元”，或“單元”）和之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重（weight），這相當於人工神經網絡的記憶 ...

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 ...

代碼為MNIST數據集上運行簡單BP神經網絡的python實現。 以下公式和文字來自Wanna_Go的博文 http://www.cnblogs.com/wxshi/p/6077734.html，包含詳盡的描述和推導。 BP神經網絡 單個神經 ...

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 ...

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感謝原文作者！ 1- M-P模型 　　按照生物神經元，我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單，以便於進行形式化表達，我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素，並把 ...

一、神經元 神經元模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。（多個輸入對應一個輸出） 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重（通常用w表示）的值調整到最佳，以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上，在神經網絡的每個層次中，除了輸出層以外，都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...