《全连接的BP神经网络》 本文主要描述全连接的BP神经网络的前向传播和误差反向传播，所有的符号都用Ng的Machine learning的习惯。下图给出了某个全连接的神经网络图。1前向传播1.1前向传播分别计算第l层神经元的输入和输出；1.1.1偏执项为1时向量整体形式：分量形式： 1.1.2偏执项...
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2015-08-26 17:03:11
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《全连接的BP神经网络》 本文主要描述全连接的BP神经网络的前向传播和误差反向传播，所有的符号都用Ng的Machine learning的习惯。下图给出了某个全连接的神经网络图。 前向传播 前向传播 分别计算第l层神经元的输入和输出； 偏执项为1时 向量整体形式： 分量形式： 偏执项为b时 向量整体...
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2015-08-26 15:18:04
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神经网络模型
简单的神经网络
前向传播
代价函数
对于单个样例 ，其代价函数为：
给定一个包含m个样例的数据集，我们可以定义整体代价函数为：
以上公式中的第一项 是一个均方差项。第二项是一个规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。
反向传播算法
反向传播算法，它是计算偏导数的一种有效方法。
批量梯...
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2015-08-21 15:45:36
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Convolutional Neural Networks卷积神经网络Contents一：前导BackPropagation反向传播算法网络结构学习算法二：ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络三：LeCun的LeNet-5四：CNNs的训练过程五：总结本文是我在2014...
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2015-08-12 23:27:30
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卷积神经网络中的权值更新也是使用误差的反向传播算法。损失函数一般使用最小平方误差函数。由于卷积网络中存在两部分区域：卷积区和全连接区，它们在计算损失时有所不同我们将其分开进行讨论。1、全连接网络的权值更新 这一部分与经典的人工神经网络不同之处在于多了一个偏置值。我们主要对多出的这个偏置值的更新...
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2015-08-06 14:47:45
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神经网络中的方向传播算法讲得复杂难懂。简单地说明它的原理： 神经网络：输入层，隐藏层，输出层。根据线性关系，激活函数，并最终根据监督学习写出误差表达式。此时，误差函数可写成，那么权值w和它之间存在什么关系？求偏导分析之间的变化关系 不过如此。
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2015-08-03 19:04:53
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一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：(三层BP神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误....
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2015-07-03 15:44:49
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输入
输出
hingeloss原理
前传传播原理
反向传播原理...
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2015-06-27 18:24:25
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The Derivation About CNN and Antoencoder公式推导本人用latex写的关于CNN和autoencoder的推导，前向和反向传播的推导都有证明。pdf下载地址The Derivation about CNN and Antoencoder The Derivat....
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2015-06-21 11:49:10
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以上仅给出了代码。具体BP实现原理及神经网络相关知识请见：神经网络和反向传播算法推导
首先是前向传播的计算：
输入:
首先为正整数 n、m、p、t,分别代表特征个数、训练样本个数、隐藏层神经元个数、输出
层神经元个数。其中(1
随后为 m 行,每行有 n+1 个整数。每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的
实际观测结果 y。特...
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2015-06-08 11:40:57
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