bp神经网络 监督

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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

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

卷积神经网络 资料

CNN是有监督学习网络，简单说就是图像作为数据，经过卷积-池化-再卷积-再池化，然后二维的feature maps拼接为一维的节点神经元，作为BP神经网络的输入，BP的最后一层放一个softmax之类的分类器，然后实际输出和目标输出进行比较，误差反向传播：卷积
lovedan 8年前 628

机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现

　　人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propag
大黄有故事 7年前 2628

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

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

浅谈神经网络训练方法，Deepmind更青睐正向传播

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者文海宁，银行算法工程师。 深度学习的神经网络训练方法有除了典型的反向传播，也有被Deepmind青睐的正向传播，以及以BAM网络背后的双向传播，本文将对这些训练方法进行简单的探讨，如果你有兴趣，欢迎留言。 1. 典型的BAM
青衫无名 7年前 1455

零基础入门深度学习(四)：循环神经网络

投稿：Intelligent Software Development 团队介绍：团队成员来自一线互联网公司，工作在架构设计与优化、工程方法研究与实践的最前线，曾参与搜索、互联网广告、共有云/私有云等大型产品的设计、开发和技术优化工作。目前主要专注在机器学习
努力酱 7年前 2487

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