据说多推推公式可以防止老年痴呆,(●ˇ∀ˇ●) 偶尔翻到我N年前第一次推导神经网络的博客居然四页纸,感慨毅力! http://blog.sina.com.cn/s/blog_1442877660102wpkf.html 其实 四行公式. 两分钟时间 足够推出来 下次挑战SVM5分钟…

秒懂神经网络---BP神经网络具体应用不能说的秘密 一.总结 一句话总结: 还是要上课和自己找书找博客学习相结合,这样学习效果才好,不能单视频,也不能单书 BP神经网络就是反向传播神经网络 1.BP神经网络是什么? 反向传播神经网络:通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出. BP网络(Back-ProPagation Network)又称反向传播神经网络, 通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出.它是一种应用…

方便起见,本文仅以三层的神经网络举例. f(⋅):表示激励函数 xi:表示输入层: yj:表示中间的隐层: yj=f(netj) netj=∑i=0nvijxi ok:表示输出层,dk 则表示期望输出: ok=f(netk) netk=∑j=0mwjkyj vij,wjk 分别是连接输入层-隐层,隐层和输出层的权值矩阵: BP 既然称为 error back propagation 算法,我们首先来看 error 的一种常见定义: E=12(d⃗ −o⃗ )2=12∑k=1ℓ(dk−ok)2 三…

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观測结果 y.特征值…

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感知器来作为神经网络节点呢?在上一篇文章我们介绍过感知器算法,但是直接使用的话会存在以下问题: 1)感知器训练法则中的输出 由于sign函数时非连续函数,这使得它不可微,因而不能使用上面的梯度下降算法来最…

BP神经网络 百度百科:传送门 BP(back propagation)神经网络:一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络 #设置文件工作区间 setwd('D:\\dat') #读入数据 Gary=read.csv("sales_data.csv")[,2:5] #数据命名 library(nnet) colnames(Gary)<-c("x1","x2","x3","y&q…

首先用Python实现简单地神经网络算法: import numpy as np # 定义tanh函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # sigmoid函数的导数 def logistic_derivative(x): r…

Alice and Bob decided to eat some fruit. In the kitchen they found a large bag of oranges and apples. Alice immediately took an orange for herself, Bob took an apple. To make the process of sharing the remaining fruit more fun, the friends decided to…

Lec 4 BP神经网络详细推导 本篇博客主要记录一下Coursera上Andrew机器学习BP神经网络的前向传播算法和反向传播算法的具体过程及其详细推导.方便后面手撸一个BP神经网络. 目录 Lec 4 BP神经网络详细推导 4.1 网络结构 4.1.1 损失函数 4.1.2 网络结构 4.2 Forward Propagation 4.3 Back Propagation 4.3.1 第三层权重偏导的求法 4.3.2 第二层权重偏导的求法 4.3.3 第一层权重偏导的求法 4.3.4 直观感…

人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善. 联想大家熟悉的回归问题, 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数, 并使用该函数进行预测, 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别. 回归和分类是常用神经网络处理的两类问题, 如果你已经了解了神经网络的工作原理可以在http://playground.tensorflow.org/上体验一个浅层神经网络的工作过程. 感…

Python语言编写BP神经网络 2016年10月31日 16:42:44 ldy944758217 阅读数 3135   人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善. 联想大家熟悉的回归问题, 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数, 并使用该函数进行预测, 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别. 回归和分类是常用神经网络处理的两类问题, 如果你已经了解了神经…

人工神经元模型     S型函数(Sigmoid) 双极S型函数 神经网络可以分为哪些? 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络 BP神经网络概述 Backpropagation is a common method of teaching artificial neural networks how to perform a g…

聪哥推荐的题目 区间修改和区间查询,但是此题新颖之处就在于他的区间修改不是个定值,而是从L 到 R 分别加 F1.F2....Fr-l+1 (F为斐波那契数列) 想了一下之后,觉得用fib的前缀和来解决,每次做懒惰标记记录下当前区间是从哪个L开始加起的,敲了一半之后发现有问题,就跟上次遇到的懒惰标记问题一样,这是个覆盖性的懒惰标记,每次向下传递后,都要先清除孩子的,清除孩子的也有可能要清除son's son,所以要一直pushdown下去,否则就会错,但这样就会超时. 能不能有个累加型的标记让我…

Reference:   Alex Graves的[Supervised Sequence Labelling with RecurrentNeural Networks] Alex是RNN最著名变种,LSTM发明者Jürgen Schmidhuber的高徒,现加入University of Toronto,拜师Hinton. 统计语言模型与序列学习 1.1 基于频数统计的语言模型 NLP领域最著名的语言模型莫过于N-Gram. 它基于马尔可夫假设,当然,这是一个2-Gram(Bi-Gram)模…

注: Scratch是一款由麻省理工学院(MIT) 设计开发的一款面向少年的简易编程工具.这里写链接内容         本文翻译自“IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION”,原文链接为这里写链接内容.并且,我在这里给出原文数学公式的推导和对原文一些概念的修正:         在这里,我将展示一种简单的三层神经网络,我不会详细推导出与本文有关的所有数学公式,我将我的想法以一种直观的形式展示出来…

一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆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.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output…

Convolutional Neural Networks卷积神经网络 Contents 一:前导 Back Propagation反向传播算法 网络结构 学习算法 二:Convolutional Neural Networks卷积神经网络 三:LeCun的LeNet-5 四:CNNs的训练过程 五:总结 本文是我在20140822的周报,其中部分参照了以下博文或论文,如果在文中有一些没说明白的地方,可以查阅他们.对Yann LeCun前辈,和celerychen2009.zouxy09表示感谢…

1.BP neural network optimized by PSO algorithm on Ammunition storage reliability prediction 文献简介文献来源:https://ieeexplore.ieee.org/document/8242856 文献级别:EI检索 摘要:Storage reliability of the ammunition dominates the efforts in achieving the mission reliab…

题目传送 推公式博客传送 推完式子就是去朴素地求就行了Orz const int maxn = 1e5 + 5; const int mod = 1e9 + 7; int m, mu[maxn], vis[maxn], primes[maxn], tot; ll dp[maxn]; vector<int> factor[maxn]; ll ksm(ll a, ll b) { ll ret = 1; for (; b; b >>= 1) { if (b & 1) ret =…

1 BP算法的推导 图1 一个简单的三层神经网络 图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到输出.输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是"0"类的可能性越大,反之是"1"类的可能性大. 1.1 前向传播的计算 为了便于理解后续的内容,我们需要先搞清楚前向传播的计算过程,以图1所示的内容为例: 输入的样本为: ${\Large \overrightarr…

 申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 1…

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功…

1引言 数字识别是模式识别领域 中的一个重要分支,数字识别一般通过特征匹配及特征判别的传统方法进行处理.特征匹配通常适用于规范化的印刷体字符的识别,而 特征判别多用于手写字符识别,这些方法还处于探索阶段,识别率还比较低.随着神经网络技术的飞速发展,其本身具有的高度并行性.较强的自组织能力和容错性.较好抑制噪声干扰能力等特点,为快速准确地进行数字识别开辟了新的途径.目前,对于指针式表而言,可以根据二值化后的指针指向来识别表盘的读数,而对于某些特殊类型的表盘,由于没有可判断读数的指针,只能通过表盘上…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织…

题目链接:http://poj.org/problem?id=1475 一组测试数据: 7 3 ### .T. .S. #B# ... ... ... 结果: //解题思路:先判断盒子的四周是不是有空位,如果有,则判断人是否能到达盒子的那一边,能的话,把盒子推到空位处,然后继续 AC代码: //解题思路:先判断盒子的四周是不是有空位,如果有,则判断人是否能到达盒子的那一边,能的话,把盒子推到空位处,然后继续 #include<iostream> #include<algorithm>…

http://codeforces.com/problemset/problem/716/C codeforces716C. Plus and Square Root 这个题就是推,会推出来规律,发现和等级有关系,等级的平方然后减去数字啥的,忘记了,推的草稿纸找不到了... 推出来就是类似a+b的题目. 代码: 1 #include<iostream> 2 #include<cstring> 3 #include<cstdio> 4 #include<cmath&…

E.圆与三角形   链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/85/E来源:牛客网     这个题把公式推一下, 发现就是1+sinA*r,sinA最大为1,所以最大值就是1+r.   代码: 1 #include<iostream> 2 #include<cstring> 3 #include<cstdio> 4 #include<cmath> 5 #include<cstdlib> 6 #include&…

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用pytorch1.0搭建简单的神经网络:进行多分类分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.z…

搭建简单的神经网络:进行回归分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 建立数据集 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y…