反向传播算法（Back-Propagtion Algorithm）即BP学习属于监督式学习算法，是非常重要的一种人工神经网络学习方法，常被用来训练前馈型多层感知器神经网络。 一、BP学习原理 1、前馈型神经网络 是指网络在处理信息时，信息只能由输入层进入网络，随后逐层向前进行传递，一直到输出层，网络 ...
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2016-12-18 23:35:03
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一.神经网络基本原理 神经元模型 神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( ...
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2016-12-17 20:04:51
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本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分内容。 目录 感知器 S型神经元 神经网络的架构 用神经网络识别手写数字 迈向深度学习 感知器（Perceptrons） 1. 基本原理 感知器是一种人工神经元。 一个感知器接受几个二进制输入：x1，x2，. ...
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2016-12-09 22:11:21
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原文地址：http://blog.csdn.net/u014403897/article/details/45024609 感知器算法 感知器算法 2015-04-13 13:26 521人阅读 评论(0) 收藏 举报 2015-04-13 13:26 521人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： ...
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2016-12-06 13:24:29
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单层感知器属于单层前向网络，即除输入层和输出层之外，只拥有一层神经元节点。 特点：输入数据从输入层经过隐藏层向输出层逐层传播，相邻两层的神经元之间相互连接，同一层的神经元之间没有连接。 感知器（perception）是由美国学者F.Rosenblatt提出的。与最早提出的MP模型不同，神经元突触权值 ...
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2016-11-15 14:04:09
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目前所有的ANN神经网络算法大全 目前所有的ANN神经网络算法大全 概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF（径向基）神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功 ...
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2016-11-08 13:46:05
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%% 【Input】：s_train(输入样本数据，行数为样本数，列为维数)；s_group(训练样本类别)；s_sample(待判别数据)%% 【Output】:Cla(预测类别) function Cla = fun_panbie(s_train,s_group,s_sample,index ) ...
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2016-11-04 01:55:12
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quintessential ： ?/kw?nt?'sen?l/ 典型的;精髓的 multilayer perceptron 多层感知器 representation 表现;陈述;表现…的事物;有代理人 perspective 透镜，望远镜;观点，看法;远景，景色;洞察力 （按照）透视画法的;透视的 ...
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2016-10-11 21:19:56
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感知器 人工神经网络（ANN)是机器学习的一重要分支，在没介绍神经网络之前，有必要先介绍感知器，感知器是人工神经网络的前身。 有这么一个问题，我们知道某人的体重及身高可否估计出人体脂肪的含量比例（就是肥瘦问题了）？ 而实际的 在这之前，我们随机在街上找了几百人做测量，测量下面的数据： 1。年龄（岁） ...
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2016-10-07 23:31:16
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本节课主要讲述机器学习怎么解决是非题。 介绍系列课程的第一个模型：perceptron（感知器） 把每一个sample的各种feature用一个向量来表示，也就是下图的x，以上图为例，x1=age, x2=annual salary, x3=year in job, x4=current detb， ...
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2016-09-27 08:02:30
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