以案例 + 公式推导 + 代码编写, 来走一遍神经网络的 FG, BP算法. ...
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编程语言 时间：
2020-01-25 10:35:28
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BP算法工作流程及数学推导, 核心: 多元函数求偏导, 熟练应用链式法则就搞定了. ...
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编程语言 时间：
2020-01-18 19:41:25
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本文主要介绍BP神经网络的基本原理，涉及单隐层神经网络的原理图、BP算法的推导以及附带单隐层BP神经网络的MATLAB源码 ...
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2020-01-12 18:35:24
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原文链接： "这里" 介绍 反向传播算法可以说是神经网络最基础也是最重要的知识点。基本上所以的优化算法都是在反向传播算出梯度之后进行改进的。同时，也因为反向传播算法是一个递归的形式，一层一层的向后传播误差即可，很容易实现（这部分听不懂没关系，下面介绍）。不要被反向传播吓到，掌握其核心思想就很容易自己 ...
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2020-01-08 00:42:19
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一、基本信息 标题：《基于遗传算法的自动组卷系统设计与实现 》 时间：2016 来源：西北农林科技大学 关键字：自动组卷；遗传算法；早熟；收敛 二、研究内容 问题定义：针对传统的组卷算法组卷速度慢、成功率较低、试卷质量不高的问题，本文提出结合BP算法对遗传算法中遗传因子进行学习训练，提高染色体的适应 ...
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编程语言 时间：
2019-12-07 19:25:26
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卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练，网络就具有输入、输出之间映射的能力。 其训练算法与传统的BP算法类似，主要分4步，可分为2个阶段： 第一阶段，前向传播阶段： （1 ...
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2019-11-30 12:04:29
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摘要：本文主要介绍了神经网络的基本概念以及误差反向传播算法的推导。 1、关于神经网络的几个重要概念 神经元模型：类似于神经元细胞结构的模型。如下图： 解释：每一个神经元都是相对独立的，将输入的若干个数据经过加权处理之后求和，作为一个总体输入（在上图中就是线性模型），然后将该总体输入作为变量送给激活函 ...
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2019-11-12 20:07:46
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def sigmoid(inX): return 1.0/(1+exp(-inX)) '''标准bp算法每次更新都只针对单个样例，参数更新得很频繁sdataSet 训练数据集labels 训练数据集对应的标签标签采用one-hot编码(一位有效编码)，例如类别0对应标签为[1,0],类别1对应标签为 ...
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2019-11-10 16:03:45
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[TOC] BP算法的简单实现 首先创建一个父类Fun, 主要定义了 forward: 前向方法，需要子类重定义; Momentum: 一个梯度下降方法; step: 更新系数的方法; zero_grad: 将记录的梯度清空; load: 加载系数; Linear 全连接层 全连接层需要注意的是 $ ...
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2019-10-27 16:47:16
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BP算法为深度学习中参数更新的重要角色，一般基于loss对参数的偏导进行更新。 一些根据均方误差，每层默认激活函数sigmoid（不同激活函数，则更新公式不一样） 假设网络如图所示： 则更新公式为： 以上列举了最后2层的参数更新方式，第一层的更新公式类似，即上一层的误差来自于下一层所有的神经元，e的 ...
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2019-10-01 22:30:28
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