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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随着大数据和机器硬件水平的提升，神经网络特别是深度神经网络现在是大火特火。因为目前的深度学习模型都是基于神经网络进行的改进和加深，所以要想对深度学习有一些较深入的研究，先熟悉和了解人工神经网络是非常有...
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2016-12-18 21:14:31
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原文地址：http://blog.csdn.net/luxiaoxun/article/details/7649945 原文地址：http://blog.csdn.net/luxiaoxun/article/details/7649945 分类： Research（3） 分类： Research（3 ...
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2016-12-03 18:01:55
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原文地址：http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2012/12/10/2811309.html 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 ...
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2016-12-03 17:55:35
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神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会 ...
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2016-11-29 22:47:30
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转自：http://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064，感谢分享！ 交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进 ...
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2016-11-25 17:34:58
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人工智能的关键是机器学习，机器学习的突破是深度学习，人工神经网络。 1956年，在达特茅斯会议（Dartmouth Conferences）上，计算机科学家首次提出了“AI”术语，AI由此诞生，在随后的日子里，AI成为实验室的“幻想对象”。几十年过去了，人们对AI的看法不断改变，有时会认为AI是预兆 ...
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2016-11-08 01:11:54
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ANN—— Artificial Neural Networks 人工神经网络 两种训练方法：BACKPROP 与 RPROP BACKPROP的两个参数： RPROP的四个参数： 完整代码： ...
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2016-11-04 20:44:37
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1。相对于容易过度拟合训练样本的人工神经网络，支持向量机对于未见过的测试样本具有更好的推广能力。 2.SVM更偏好解释数据的简单模型 二维空间中的直线，三维空间中的平面和更高维空间中的超平面。 3.SVM正是从线性可分情况下的最优分类面发展而来，主要思想就是寻找能够成功分开两类样本并且有最大分类间隔 ...
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2016-10-09 17:31:50
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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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