转载：http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的，Rumelhart 并在N ...
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2017-05-19 16:55:36
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1、网络层数 大部分单个隐藏层即可 2、输入层神经元个数 输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如，如果有4个外部变量作为网络的输入，那么网络就有4个输入。但是，这是不是意味着输入层的神经元个数就为4呢？答案是否定的! 因为每个神经元的输入可以有无数个，所以，通常当输入变量较多的时候，输 ...
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2017-05-11 14:39:32
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BP神经网络是一种按误差反向传播的多层前馈神经网络，含有一个或多个隐含层，其拓扑结构与一般神经网络相似，BP神经网络的隐含层激活函数一般是sigmoid函数，输出层如果是函数逼近，其激活函数一般是线性函数，分类问题其激活函数一般是sigmoid函数 BP神经网络的学习一般分为两部分： 一：正向计算各 ...
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2017-05-08 23:25:27
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参考资料：500 lines or less ocr 其中包括神经网络算法的简单介绍，如果看不懂您需要使用谷歌翻译呢 在这一节内容中,我们将对实现这个系统的算法进行分析 设计feedforward ANN(前馈神经网络，也称bp神经网络)时，我们需要考虑以下因素： 1.激活函数的选用 激活函数是结点 ...
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2017-04-13 00:48:28
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如果感觉自己看不懂，那就看看我博客的梯度下降法，博文最后的感知机也算最简单的BP神经网络吧，用的也是反馈(w,b)：典型梯度下降法 BP网络的结构 BP网络的结构如下图所示，分为输入层(Input)，隐含层（Hidden），输出层(Output)。 输入层的结点个数取决于输入的特征个数。 输出层的结 ...
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2017-03-06 20:30:19
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背景 前段时间，用过一些模型如vgg,lexnet，用于做监督学习训练，顺带深入的学习了一下相关模型的结构&原理，对于它的反向传播算法记忆比较深刻， 就自己的理解来描述一下BP网络. 关于BP网络的整体简述 BP神经网络，全程为前馈神经网络，它被用到监督学习中的主体思想是（我们假定我们这里各个层La ...
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2016-12-21 21:22:49
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原文地址：http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2012/12/10/2811309.html 神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的 ...
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2016-12-03 17:55:35
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卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要 ...
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2016-12-01 01:56:07
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Sigmoid函数 当神经元的输出接近 1时，曲线变得相当平，即σ′(z)的值会很小，进而也就使?C/?w和?C/?b会非常小。造成学习缓慢，下面有一个二次代价函数的cost变化图，epoch从15到50变化很小。 引入交叉熵代价函数 针对上述问题，希望对输出层选择一个不包含sigmoid的权值更新 ...
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2016-11-28 00:46:41
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在之前的随笔《非对称SVD电影推荐系统》中应用SVD，得到还不错的结果。 此次尝试将BP神经网络应用于预测用户评分，由于同类用户不同电影评分差异巨大，神经网络输出神经元不易设置。 仅取movie id=0 的用户作为测试数据(350 条记录），这样只需要5个输出神经元。考虑到movie id 共有三 ...
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2016-11-26 23:38:27
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