bp网络 激活函数

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深度学习笔记之神经网络、激活函数、目标函数和深度的初步认识

　AI技术研究的兴起，伴随着两种最直观的思维技巧，即遗传算法与神经网络，这是对生物学研究最直观的技术抽象。深度学习的前身就是神经网络，这个80年代灵光乍现的技术，在那一波人工智能的大潮驱使下，带着人们对于未来AI时代的憧憬，迅速蔓延，一时风头无两，和今天深度学
技术小哥哥 7年前 2387

BP 神经网络算法

sigmoid函数: x的值可能为[−∞,+∞],为了方便处理，需要将其压缩到一个合理的范围，还需 这样的激励函数，能够将刚才的区间压缩到[0,1]。 sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。此外，(
程序员诗人 6年前 806

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

机器学习——BP神经网络模型

一、什么是BP BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关
nieson 8年前 1850

BP神经网络的限制与改进

一，BP网络的限制 在人工神经网络的应用中，绝大部分的神经网络模型采用了BP网络及其变化形式，但这并不说明BP网络是完美的，其各种算法依然存在一定的局限性。BP网络的局限性主要有以下几个方面。 1，学习速率与稳定性的矛盾 梯度算法进行稳定学习要求的学习速率较小
科技小能手 7年前 2285

【深度学习之美】神经网络不胜语， M-P模型似可寻（入门系列之三）

系列文章： 【深度学习之美】一入侯门“深”似海，深度学习深几许（入门系列之一） 【深度学习之美】人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（入门系列之二） “那些在个人设备里，谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人，总有一天会成为我们的霸主！” ——A.I. win
【方向】 7年前 31285

20分钟搞懂神经网络BP算法

在学习深度学习过程中，无意间发现一篇介绍BP算法的文章，感觉非常直观，容易理解。这篇文章的最大亮点是：不像其他介绍BP算法的文章，用一堆数据符号和公式来推导。文中通过使用一条具体的样本数据，为我们展示了模型训练中的参数迭代计算过程，为我们理解BP算法提供了很
gigastat@ali 6年前 9639

三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！ 提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升 1 imp
吞吞吐吐的 7年前 1052

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