本文转载自https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/ Background Backpropagation is a common method for training a neural netw ...
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2017-04-27 21:16:03
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反向传播算法（英：Backpropagation algorithm，简称：BP算法）是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 于1974年，Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法，而人工神经网络只是其中的特例。不巧的，在当时整个人工神经网络社群中却无人知晓Paul所提 ...
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2017-04-22 00:07:41
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前言 神经网络是一种很特别的解决问题的方法。本书将用最简单易懂的方式与读者一起从最简单开始，一步一步深入了解神经网络的基础算法。本书将尽量避开让人望而生畏的名词和数学概念，通过构造可以运行的Java程序来实践相关算法。 关注微信号“javaresearcher"来获取本书的更多信息。 上一章我们讨论 ...
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2017-04-21 23:45:41
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BP算法： 1.是一种有监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 2.要求每个人工神经元（即节点）所使用的激励函数必须可微。 （激励函数：单个神经元的输入与输出之间的函数关系叫做激励函数。） （假如不使用激励函数，神经网络中的每层都只是做简单的线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达 ...
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2017-04-16 12:16:13
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Principles of training multi-layer neural network using backpropagation The project describes teaching process of multi-layer neural network employing ...
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2017-04-13 15:07:30
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这里把按[1]推导的BP算法（Backpropagation）步骤整理一下，备忘使用。[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导，整个过程十分简洁。而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照其进行编程实现时非常方便。 但其实初学时用标量计算推导也有一定的好处，比如可以清楚地知道某个权重是被谁所影响的。 ...
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2017-03-19 00:08:39
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前言 多层网络的训练需要一种强大的学习算法，其中BP（errorBackPropagation）算法就是成功的代表，它是迄今最成功的神经网络学习算法。 今天就来探讨下BP算法的原理以及公式推导吧。 神经网络 先来简单介绍一下神经网络，引入基本的计算公式，方便后面推导使用 图1 神经网络神经元模型 图 ...
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2017-02-18 18:47:52
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在这篇文章中，会实现一个BP(backpropagation)算法，并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。 训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel ima ...
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编程语言 时间：
2016-11-30 02:45:21
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799
由于实验室事情缘故，需要将Python写的神经网络转成Java版本的，但是python中的numpy等啥包也不知道在Java里面对应的是什么工具，所以索性直接寻找一个现成可用的Java神经网络框架，于是就找到了JOONE，JOONE是一个神经网络的开源框架，使用的是BP算法进行迭代计算参数，使用起来 ...
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编程语言 时间：
2016-11-11 17:20:57
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#Deep
Learning回顾#之2006年的Science Paper
大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的，尤其是后向传播BP算法出来之后，但90年代后被SVM之类抢了风...
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2016-11-10 09:59:39
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10488
