bp神经网络算法实例

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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 5年前 1928

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 6年前 2345

BP人工神经网络的介绍与实现

神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段：1947～1969 年为初期，在这期间科学家们提出了许多
橘子红了呐 6年前 1271

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

BP人工神经网络的介绍与实现

神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段：1947～1969 年为初期，在这期间科学家们提出了许
ghost丶桃子 7年前 2247

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 6年前 1398

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

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 6年前 970

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