一些相关的概念 1.前馈神经网络（feedforward neural network），简称前馈网络，是人工神经网络的一种。在此种神经网络中，各神经元从输入层开始，接收前一级输入，并输出到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈，可用一个有向无环图表示。 前馈神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包 ...
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2017-10-16 15:03:25
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卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构，具有较强的容错、自学习及并行处理能力。 一、基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例，主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进，从理论上讲，反向传播算法可以用于训练卷积神经网络。卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题 ...
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2016-12-19 22:01:16
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在本文中，我们对感知器模型的算法进行了推导，为我们对多层前馈网络（BP）的误差反向传播算法打下基础。
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2016-08-25 21:38:52
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6.1 从异或函数说起
为了使前馈网络的概念更具体化，我们先从一个简单地例子说起，这个例子中，我们使用前馈网络解决一个简单的任务：学习异或函数。
众所周知，异或(XOR)操作是一种针对二进制值的二目操作符。当两个操作数不同时返回1，其他返回0.异或函数为我们提供了我们想要学习到的目标函数y=f*(x)，而我们的模型提供了函数y=f(x;θ...
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2016-07-13 16:26:53
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神经网络的基本类型与学习算法： 目前已有的数十种神经网络模型，按网络结构划分可归纳为三大类:前馈网络、反馈网络和自组织网络。 前馈神经网络则是指神经元分层排列，分别组成输入层、中间层和输出层。每一层的神经元只接受来自前一层神经元的输入，后面的层对前面层没有信号反馈。输入模式经过各层的顺序传播，最后在 ...
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2016-06-13 11:48:08
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"BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。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，使网络的误差平方和最小。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)。"...
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2016-04-29 16:55:09
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一，什么是BP "BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学 ...
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2016-04-21 01:26:25
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一、前言
经过一段时间的积累，对于神经网络，已经基本掌握了感知器、BP算法及其改进、AdaLine等最为简单和基础的前馈型神经网络知识，下面开启的是基于反馈型的神经网络Hopfiled神经网络。前馈型神经网络通过引入隐层及非线性转移函数（激活函数）使得网络具有复杂的非线性映射能力。前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定，而与网络先前的输出状态无关。J.J. Hopfield教授在反馈神经网络中引...
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2015-08-07 00:23:54
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BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它...
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2015-07-06 21:30:04
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利用GPU和Caffe训练神经网络摘要：本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型的方法，如何将模型应用于新数据，以及如何将网络图和训练权值可视化。【编者按】本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教...
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2015-06-15 20:20:44
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