bp神经网络 提取公式

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BP神经网络基础算法

BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是:输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化，随机
码农笔录 6年前 1928

【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 6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

【BABY夜谈大数据】神经网络

前言 如果你喜欢《BABY夜谈大数据》这本书，或者想要及时收到更新，可以到豆瓣上订阅和购买哦！ https://read.douban.com/column/3346397/ 神经网络旨在模拟人的思考方式，思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、
qwe18026932862-32323 7年前 1471

一小时神经网络从入门到精通(放弃)

前言 本文主要是学习BP神经网络的一个总结，其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。 目前本人对于机器学习也还只是入门状态，对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的)，对于很多公式也是不求甚解，因此这篇文章是尝试用自己的语言
SpiritYa 6年前 7117

神经网络为什么要归一化

神经网络为什么要归一化 1.数值问题。 无容置疑，归一化的确可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。因为tansig的非线性区间大约在[-1.7，1.7]。意味着要使神经元有效，tansig( w1*
桃子红了呐 6年前 2052

吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

卷积层 CNN中卷积层的作用： CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。 卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。 对于图片而言，图片是一个二
大黄有故事 6年前 1465

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