VLBP ——variable learning rate 可变学习速率的BP VLBP算法基本思想 一种改进的可变学习速率的BP神经网络算法IVLBP https://wenku.baidu.com/view/c4723e3043323968011c9283.html ...
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2020-01-08 16:09:07
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1、前馈神经网络 前馈神经网络描述的是网络的结构，是指每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层。 2、BP神经网络 百度百科：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP即Back Peopagation，就是常用的反向传播算法。 3、MLP MLP是多层感知机 ...
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2019-10-13 01:01:39
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感知机与神经元 感知机（Perceptron）由两层神经元组成（输入层、输出层），输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”（threshold logic unit）。 输入层只接受输入而没有权重以及阈值，输出层的神经元有阈值，两层间连接有权重。 把阈值当做是 ...
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2019-10-04 16:41:06
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简介：感知机在1957年就已经提出，可以说是最为古老的分类方法之一了。是很多算法的鼻祖，比如说BP神经网络。虽然在今天看来它的分类模型在很多数时候泛化能力不强，但是它的原理却值得好好研究。先学好感知机算法，对以后学习神经网络，深度学习等会有很大的帮助。 一，感知机模型 （1）、超平面的定义 令w1， ...
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2019-09-30 14:48:49
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BP神经网络是最简单的神经网络模型了，三层能够模拟非线性函数效果。 难点： 具体收敛效果 ...
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2019-09-26 00:49:24
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集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统。如下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来，个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据中产生，例如C4.5决策树算法，BP神经网络等。个体学习器可以是相同的类型的学习器也可以是不同类 ...
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2019-09-06 00:54:26
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摘录自《机器学习及应用》汪荣贵 机械工业出版社 总结了一些神经网络与深度学习中的一些网络介绍。 1.神经元与感知机 （1）关于激活函数 （2）MLP MLP模型的网络结构没有环路或回路，故是一类前馈网络模型。MLP模型中隐含层的层数可为一层也可为多层。对于MLP模型和BP神经网络这样包含多个数据处理 ...
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2019-08-26 23:04:40
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TensorFlow实践 任务一：拟合曲线 任务二：利用softmax对MNIST手写字体进行识别 任务三：利用BP神经网络进行鸢尾花数据集分类 ...
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2019-08-04 19:56:34
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误差反向传播算法（error back propagtion training），BP。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力。解决了简单感知不能解决异或和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层。本质上，BP算法就是以网络误差平方为目标函数，采用梯度下降 ...
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2019-07-11 19:58:18
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bp(back propagation)修改每层神经网络向下一层传播的权值,来减少输出层的实际值和理论值的误差 其实就是训练权值嘛 训练方法为梯度下降法 其实就是高等数学中的梯度,将所有的权值看成自变量,误差E作为因变量 即E=f(w1,w2,w3,....,wk)//这些w就是每一层向下一层转移的 ...
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2019-06-01 21:33:35
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