以上仅给出了代码。具体BP实现原理及神经网络相关知识请见：神经网络和反向传播算法推导
首先是前向传播的计算：
输入:
首先为正整数 n、m、p、t,分别代表特征个数、训练样本个数、隐藏层神经元个数、输出
层神经元个数。其中(1
随后为 m 行,每行有 n+1 个整数。每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的
实际观测结果 y。特...
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2015-06-08 11:40:57
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原文摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、...
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2015-06-04 12:04:45
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深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习多个抽象层数据的表示。这些方法大大提高了目前最先进的语音识别，可视对象识别，目标检测和其他诸多领域如药物发现和基因组。深度学习发现大数据集结构很复杂，该结构使用BP算法来指示机器应该如何改变内部参数，这些参数是用于从前一层的表示来计算每层的表示。深度卷积网已经在处理图像，视频，语音和音频方面取得了突破，而递归网已经触及到连续数据，如文本和语音。机器学习技术...
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2015-05-29 23:16:36
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转载自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360感谢原作者：zouxy09@qq.com八、Deep learning训练过程8.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对仅含...
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2015-05-06 22:28:47
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0-9数字识别，NMIST数据的识别。具体代码包括NMIST见附件中。参考资料是TOM的机器学习BP那一章。# coding:utf-8# 没考虑大小端import structimport numpydef loadImages(filename): try: f = open...
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2015-03-04 12:47:23
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这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反向传播算法（backpropagation，BP），这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化，可谓极其经典。也是deep learning的基石之一。还是老样子，下文基本是阅读笔记（句子翻译+自己理解），把书里的内容梳理一遍，也不为什么目的，记下来以后自己可以翻阅用。...
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2015-02-07 23:03:19
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这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反向传播算法（backpropagation，BP），这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化，可谓极其经典。也是deep learning的基石之一。还是老样子，下文基本是阅读笔记（句子翻译+自己理解），把书里...
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2015-02-01 14:41:45
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什么是神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络BP算法
BP...
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2014-12-28 20:54:23
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1986年Rumelhart和McCelland在《并行分布式处理》中提出了BP算法，即非线性连续变换函数的多层感知器网络误差反向传播算法。该算法的思想是：学习过程分为信号的正向传播与误差的反向传播两个过程。 正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐含层逐层处理后传向输出层，若输出层的实际输出与期....
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2014-12-17 22:24:57
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