BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法,它的基本思想是梯度下降法。 BP神经网络的网络结构： 通常有n个输入，m个输出，中间有若干个隐藏层，具体如下图所示： BP神经网络的计算过程： 工作信号正向传递过程（前向传播）： 四个步骤： 1、输入层的每个节点 ...
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2018-09-29 18:21:06
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说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生： 这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,…,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,…,yn},现在要他们在隐含层做某种变换，让你把数据灌进 ...
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2018-09-16 16:18:53
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首先了解下Iris鸢尾花数据集： Iris数据集（https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set）是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类 ...
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2018-09-16 15:31:08
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在我们了解过神经网络的人中，都了解神经网络一个有很常见的训练方法，BP训练算法.通过BP算法，我们可以不断的训练网络，最终使得http://hz.chinamaofa.com/huxu/12996.html网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数，最终训练好的网络它既能在训练集上表现好，也能在测试集 ...
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2018-08-18 14:53:32
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本文demo非常适合入门AI与深度学习的同学，从最基础的知识讲起，只要有一点点的高等数学、统计学、矩阵的相关知识，相信大家完全可以看明白。程序的编写不借助任何第三方的深度学习库，从最底层写起。 第一，本文介绍了什么是神经网络，神经网络的特点，神经网络中的BP算法，神经网络的训练方法，神经网络的激活函... ...
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2018-08-10 11:01:53
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手写串行BP算法，可调batch_size 既要：1、输入层f(x)=x 隐藏层sigmoid 输出层f(x)=x 2、run函数实现单条数据的一次前馈 3、train函数读入所有数据for循环处理每条数据。 循环中： 首先调用run函数，得到各层的值 self.input_nodes_value ...
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2018-07-22 23:42:22
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只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP神经网络。RBF 神经网络是其中一个特例。 一、什么是径向基函数 1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RBF）方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也就是Φ（x）=Φ(‖x‖),或者还可以是到任意一点c的 ...
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2018-07-22 14:10:07
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实验要求：?实现10以内的非负双精度浮点数加法，例如输入4.99和5.70，能够预测输出为10.69?使用Gprof测试代码热度 代码框架?随机初始化1000对数值在0~10之间的浮点数，保存在二维数组a[1000][2]中。?计算各对浮点数的相加结果，保存在数组b[1000]中，即b[0] = a ...
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2018-04-18 01:03:58
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BP算法 基本思想：学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。（这一步体现在propagate()函数） 数学工具：微积分的链式求导法则。（这一步体现在propagate()函数中第34行） 求解最小化成本函数(cost function)：梯度下降法。（这一步体现在optimize() ...
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2018-04-01 22:00:42
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最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总 ...
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2018-03-08 10:38:07
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