bp神经网络实现二分类

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【转】脉络清晰的BP神经网络讲解，赞

学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于
文艺小青年 7年前 2619

计算机视觉怎么给图像分类？KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选（附开源代码）

图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使
行者武松 7年前 2279

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱 7年前 2345

神经网络理论基础及Python实现

一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，
行者武松 7年前 970

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一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层; 除去输入层之外，
知与谁同 7年前 917

Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

目录： ● 神经网络前言 ● 神经网络 ● 感知机模型 ● 多层神经网络 ● 激活函数 ● Logistic函数 ● Tanh函数 ● ReLu函数 ● 损失函数和输出单元 ● 损失函数的选择 ● 均方误差损失函数 ● 交叉熵损失函数 ● 输出单元的选择 ●
技术小能手 6年前 2075

Matlab与神经网络入门

第一节、神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型         人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型          图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示
哈沙给 8年前 1869

stanford coursera 机器学习编程作业 exercise4--使用BP算法训练神经网络以识别阿拉伯数字(0-9)

这篇文章中，会实现一个BP(backpropagation)算法，并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。 训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的
技术mix呢 7年前 1398

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