BP神经网络的数学常识

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BP神经网络的数学常识

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 上一篇文章介绍了KNN分类器,当时说了其分类效果不是很出色但是比较稳定,本文后面将利用BP网络同样对Iris数据进行分类. 可以结合下面这几篇文章一起看: http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html http://www.cnblogs…

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_88f0497e0102v79c.html 从神经网络的生物模型说起我们知道人大脑信息的传递.对外界刺激产生反应都由神经元控制的,人脑就是由上百亿个的这样神经元构成.这些神经元之间并不孤立而且联系很密切,每个神经元平均与几千个神经元相连接,因此构成了人脑的神经网络.刺激在神经网络中的传播是遵循一…

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,最早它是由Rumelhart.McCelland等科学家于 1986 年提出来的,Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 <Learning representations by back-propagating errors> .随着时代的迁移,BP神经网络理论不断的得到改进…

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自带的激活函数到达隐层的输出参数隐层的输出参数通过隐层和输出层的链接权重进行计算到达输出层的输入输出层的输入参数通过输出层自带的激活函数到达输出层的输出参数,即为输出结果将输出结果与期望结果进行对比,得出误差. 将误差反向传递到神经网络中,改变神经网络的层之间的权值,即训练神经网络. 训练结束…

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练过程. 一.BP神经网络 1.1 简介 BP网络(Back-Propagation Network) 是1986年被提出的,是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,用于函数逼近.模型识别分类.数据压缩和时间序列预测等. 一个典型的BP网络应该包括三层:输…

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向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算…