摘要：神经网络就是在模拟人脑的结构组织，企图利用仿生学的知识解决问题。无可质疑人工智能和虚拟现实将成为最近几年的热点技术，虚拟现实的入门门槛较低，而人工智能的研究需要一定的知识水平，但无疑人工智能领域的每一个新的突破都将会深深的影响到未来的科技发展。
BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆...
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2016-06-03 19:18:40
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文档描述：运用BP神经网络实现对数据的预测。
运行环境：matlab2010
%bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码
% BP 神经网络用于预测
% 使用平台 - Matlab7.0
% 数据为1986年到2000年的交通量 ，网络为3输入，1输出
% 15组数据，其中9组为正常训练数据，3组为变量数据，3组为测试数据
%by akjuan
%all rights preserve...
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2016-05-30 15:27:17
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引言前面已经介绍过RNN的基本结构，最基本的RNN在传统的BP神经网络上，增加了时序信息，也使得神经网络不再局限于固定维度的输入和输出这个束缚，但是从RNN的BPTT推导过程中，可以看到，传统RNN在求解梯度的过程中对long-term会产生梯度消失或者梯度爆炸的现象，这个在这篇文章中已经介绍了原因，对于此，在1997年
的Grave大作[1]中提出了新的新的RNN结构：Long Short Te...
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2016-05-27 11:24:59
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引子 在上一章，讲过bp神经网络虽然取得了很大的进步，但它本身存在着一些无法避免的问题，其中一个比较困惑的应该是局部最优解问题。 只接触那些你已经喜欢的东西是有风险的，即你可能会卷入一个以自我为中心的漩涡，从而对任何与你的标准存在细微差异的事情都视而不见，即使你原本会喜欢它。这种现象被称为“过滤器泡 ...
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2016-05-22 19:59:39
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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多种模型。不过，有时人们也称算法 为模型。 ...
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2016-05-22 18:23:26
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这两天在学习人工神经网络，用传统神经网络结构做了一个识别手写数字的小项目作为练手。点滴收获与思考，想跟大家分享一下，欢迎指教，共同进步。
平常说的BP神经网络指传统的人工神经网络，相比于卷积神经网络(CNN)来说要简单些。
人工神经网络具有复杂模式和进行联想、推理记忆的功能, 它是解决某些传统方法所无法解决的问题的有力工具。目前, 它日益受到重视, 同时其他学科的发展, 为其提供了更大的机...
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2016-05-12 13:11:40
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BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的，Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 《Learning representations by back-propag ...
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2016-05-11 11:18:04
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利用神经网络解决机器人动力学问题
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提出了利用神经网络解决机器人动力学问题的新观念。主要介绍了神经网络相关技术背景，BP神经网络的基本原理。在Matlab中建立了一个6自由度的机器人，采用BP神经网络和径向神经网络，进行了对机器人动力学预测的仿真验证。结果表明神经网络能有效地解决该问题。
背景介绍
在开发机器人牵引技术过程中，需要对机器人进行动力学建模。而机器人动力学建模通常由牛顿欧拉...
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2016-05-06 15:05:19
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"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-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。"...
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2016-04-29 16:55:09
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