BP理论部分参考：http://blog.csdn.net/itplus/article/details/11022243 参考http://www.cnblogs.com/ronny/p/ann_02.html#!comments，结合BP算法的理论部分，可以真正理解了ANN。 代码部分我加了部分 ...
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2016-08-14 19:02:24
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一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些，但如果 ...
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2016-07-03 11:41:39
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这是斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理的第3课，这节课先会介绍单层和多层神经网络和它们在机器学习分类任务中的应用， 接着介绍如何利用反向传播算法来训练这些神经网络模型（在这个方法中，我们将利用偏导数的链式法则来层层更新神经元参数）。在给出神经网络以及这些算法严谨的数学定义后，介绍了训练神经网络的一些实用的技巧和窍门。...
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2016-06-19 14:21:42
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这是斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理的第3课，这节课先会介绍单层和多层神经网络和它们在机器学习分类任务中的应用， 接着介绍如何利用反向传播算法来训练这些神经网络模型（在这个方法中，我们将利用偏导数的链式法则来层层更新神经元参数）。在给出神经网络以及这些算法严谨的数学定义后，介绍了训练神经网络的一些实用的技巧和窍门，比如，神经元（非线性激励），梯度检验，参数的Xavier初始化方法，学习速率，ADAGRAD...
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2016-06-19 11:41:38
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一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些，但如果 ...
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2016-03-31 23:04:47
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神经网络在OCR中属于很重要的算法,现在火爆的DEEPLEARNING另一个名字叫做多层神经网络.我试着把相关的知识总结一下,这篇文章先写一个最简单的实现.最简单的网络就是只有一个节点,这个节点有一个霸气的名字--感知器.下面是一段关于感知器的代码,代码虽然简单,但已经把感知器的逻辑都表现出来了. ...
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2015-10-10 09:04:08
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Neural Networks for Machine Learning by Geoffrey Hinton
训练感知机的方法并不能用以训练隐含层
训练感知机的方式是每次直接修正权重，最终得到满足所有凸锥里的权重。可行解的平均一定还是可行解。
对多层神经网络而言，2个可行解的平均并不一定是可行解。
They should never have been called mul...
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2015-08-19 14:55:35
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首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络（本人自己的理解）。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）时，我们称之为多层人工神经网络。1、神经单元的选择 那么我们应该使用什么样的...
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2015-08-02 19:46:31
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尽管神经网络的研究和应用已经取得巨大成功，但在网络的开发设计方面至今仍没有一套完善的理论做指导，应用中采取的主要设计方法是，在充分了解待解决问题的基础上将经验与试探相结合，通过多次改进性试验，最终选出一个较好的设计方案。下面是在开发神经网络中常用的基本方法和实用技术。
（1） 网络信息容量与训练样本数
多层神经网络的分类能力与网络信息容量相关，如果网络的权值和阈值总数nw表征网络信息容量，研...
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2015-08-01 22:10:14
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BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。一、多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络。通常一个多层神经网络由L层神经元组成，其中：第1层称为输入层，最后一层（第...
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2015-06-21 00:47:45
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