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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
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基于BP神经网络的字符识别研究
基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的开
nothingfinal
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maojunxu
6年前
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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
7年前
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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
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【深度学习之美】损失函数减肥用,神经网络调权重(入门系列之六)
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7年前
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玉來愈宏
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