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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2016-12-16 12:14:33
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卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要 ...
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2016-12-01 01:56:07
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理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为BP的激活函数，而且这都是已经在数学上证明过的问题。 但sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点，比如说光滑性，鲁棒性，以及在求导的时候可以用它自身的某种形式来表示 。 这一点在做数值试验的时候很重要，因为权值的反向传播，要求激活函数的导数 。 ...
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2016-11-24 14:05:02
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几个有助于加深对反向传播算法直观理解的网页，包括普通前向神经网络，卷积神经网络以及利用BP对一般性函数求导（UFLDL） A Visual Explanation of the Back Propagation Algorithm for Neural Networks By Sebastian R ...
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2016-11-19 12:24:44
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机器学习视频 吴恩达http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html神经网络深度学习在线教程 共六章http://neuralnetworksanddeeplearning.com《神经网络设计》 国外经典教程 第十一章 反向传播... ...
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2016-11-02 00:12:21
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作者：寒小阳 时间：2015年12月。 出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50321873 声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 1. 引言 其实一开始要讲这部分内容，我是拒绝的，原因是我觉得有一种写高数课总结的感觉。而一般 ...
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2016-10-30 14:22:28
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BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平...
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2016-10-11 12:02:26
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转自：http://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077 机器学习可以看做是数理统计的一个应用，在数理统计中一个常见的任务就是拟合，也就是给定一些样本点，用合适的曲线揭示这些样本点随着自变量的变化关系。 深度学习同样也是为了这个目的，只不过此 ...
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2016-10-07 13:24:41
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初学神经网络算法--梯度下降、反向传播、优化（交叉熵代价函数、L2规范化） 柔性最大值（softmax）还未领会其要义，之后再说 有点懒，暂时不想把算法重新总结，先贴一个之前做过的反向传播的总结ppt 其实python更好实现些，不过我想好好学matlab，就用matlab写了 然后是算法源码，第一 ...
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2016-10-01 19:32:36
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