输入数据X1-Xn。

输入层和隐层之间的权Wji

隐层的输入数据为：∑iwjixi

隐层的输出数据为：yj = f(∑iwjixi)。其中f(x)=

隐层的输入数据为：∑jwkjyj

隐层的输出数据为：yk = f(∑jwkjyj)。。其中f(x)=

对应到代码中的query部分。

训练神经网络时，首先查询神经网络，计算出误差。

误差矩阵根据上一次的权重比例，分割误差，采用梯度下降法，确定调整的权重数值，配合学习率。完成训练神经网络。

BP神经网络的数学常识的更多相关文章

  1. BP神经网络的数学原理及其算法实现

    什么是BP网络 BP网络的数学原理 BP网络算法实现 转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073  上一篇 ...

  2. BP神经网络原理详解

    转自博客园@编程De: http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html  http://blog.sina.com.cn/s/blog ...

  3. BP神经网络-- 基本模型

    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 ...

  4. BP神经网络的理论理论常识

    BP神经网络的简单结构:输入层.一个或者多个隐层.输出层.图如下: 在图中,涉及到的参数有:X1--Xn为输入参数.输入参数通过输入层和隐层之间的的链接权重进行计算,到达隐层. 隐层的输入参数通过隐层 ...

  5. 练习推导一个最简单的BP神经网络训练过程【个人作业/数学推导】

    写在前面   各式资料中关于BP神经网络的讲解已经足够全面详尽,故不在此过多赘述.本文重点在于由一个"最简单"的神经网络练习推导其训练过程,和大家一起在练习中一起更好理解神经网络训 ...

  6. BP神经网络原理及python实现

    [废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心 ...

  7. 转--脉络清晰的BP神经网络讲解，赞

    http://www.cnblogs.com/wengzilin/archive/2013/04/24/3041019.html 学 习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点.在神经网络的发展进程中, ...

  8. 机器学习（一）：梯度下降、神经网络、BP神经网络

    这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料,如神经网络.梯度下降算法,然后顺便又延伸温习了一下线性代数.概率论以及求导.总的来说,学到不少知 ...

  9. 脉络清晰的BP神经网络讲解，赞

    学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点.在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位.目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的.所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格 ...

随机推荐

  1. [转]Docker到底是什么？为什么它这么火?

    如果你是数据中心或云计算IT圈子的人,这一年多来应该一直在听到普通的容器.尤其是Docker,关于它们的新闻从未间断过.Docker1.0在今年6月发布后,声势更是达到了前所未有的程度. 动静之所以这 ...

  2. 模拟点击事件在alert前不起作用

    本来想在ajax提交前点击一下模态框,直到返回处理之前都显示正在保存,发现如标题的现象,几经折腾没找到解决办法,发现可能是 alert线程阻塞(冒泡)引起的,也没找到解决办法,于是借助第三方插件lay ...

  3. js学习（初）

    一种弱数据类型语言  var 基础: 处理字符串的函数 数组基础操作 流程控制语句 选择,分支 循环for for in for(索引变量 in  对象){ 语句块 } 面向对象: js语言的对象就是 ...

  4. PHP统计网站pv(访问量)

    //首先判断有没有统计的文件 if(is_file("pv.txt")){//有 //取文件里面的值 $count=file_get_contents("pv.txt&q ...

  5. This system is not registered with an entitlement server. You can use subscription-manager to register.

    错误信息 [root@bogon apache-tomcat-]# yum install gcc-c++ Loaded plugins: product-id, search-disabled-re ...

  6. 在ALV界面添加下拉框

    1.在alv界面表单属性中设置 if wa_fieldcat-fieldname = 'YC_MARK'.              wa_fieldcat-edit = 'X'.           ...

  7. Bundle Adjustment---即最小化重投影误差（高翔slam---第七讲）

    一.历史由来 Adjustment computation最早是由geodesy的人搞出来的.19世纪中期的时候,geodetics的学者就开始研究large scale triangulations ...

  8. 线特征---LBD算法（三）

    上一节主要是介绍LSD算法理论,这节主要是介绍LBD算法. 参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on L ...

  9. mysql 定时任务的使用

    mysql5.1.6增加了一个事件调度器(Event Scheduler),可以做定时任务(定时删除记录,定时数据统计),取代之前系统的计划任务.mysql事件调度器可以精确到每秒执行一个任务. 事件 ...

  10. php ActiveMQ的安装与使用

    一.ActiveMQ是什么?ActiveMQ是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线.支持多种语言客户端(Java,C,C++,C#,Python,Ruby,Perl,PHP), 支持多种 ...