1987年,美国学者Robert Hecht-Nielsen提出了对偶传播神经网络模型 (Counter Propagation Network,CPN),CPN最早是用来实现样本选择匹配系统的.CPN 网能存储二进制或模拟值的模式对,因此这种网络模型也可用于联想存储.模式分类.函数逼近.统计分析和数据压缩等用途. 1.    网络结构与运行原理 网络结构如图所示,各层之间的神经元全互联连接.从拓扑结构看,CPN网与三层BP网络相近,但实际上CPN是由自组织网和Grossberg外星网组合而成.…

反向传播(Back Propagation,简称BP)神经网络…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 20 13:47:54 2018 @author: markli """ import numpy as np; import random; def tanh(x): return np.tanh(x); def tanh_derivative(x): return 1.0 - np.tanh(x)*np.tanh(x); def logistic(x…

课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 backpropagation神经网络算法, 对图片中手写数字 0-9 进行识别. 数据集 :ex4data1.mat.手写数字图片数据,5000个样例.每张图片20px * 20px,也就是一共400个特征.数据集X维度为5000 * 400 ex4weights.mat.神经网络每一层的权重. 文件…

2017-08-14 这节课的主要内容是反向传播的介绍,非常的详细,还有神经网络的部分介绍,比较简短. 首先是对求导,梯度的求解.反向传播的核心就是将函数进行分解,分段求导,前向计算损失,反向计算各个单元的梯度,即代表 各个单元对于最后结果的影响力.因为神经网络一般过于庞大,所以采取分段求导会比较实际,所以引入了 computational graph. 课程下来,对于整个求解梯度的过程有了更好的理解.总结: 然后就是介绍了神将网络的一点知识.…

BP算法细节 参数说明:假设有n层.J表示代价函数,和上面的E是同样的意思,只不过用不同的字母写而已. 分析:要想知道第l层的第i个结点的残差,必须知道层已经计算出来了残差,你只要把后面一层的每个结点j的残差乘以该结点与这一层的结点i相连的权值,然后加和,最后别忘了乘以这一层的激活方式的导数. 最后说明一点,BP传播,计算各层的各点的残差是关键,残差是总的代价函数对于该点的net的偏导,从倒数第二层开始,求残差就要用到其后面的一层的各个残差,只要用后面一层的各个结点残差乘以其与这一层这个的结点所…

实验部分: ①输入.输出矢量及问题的阐述 由题意输入变量取值范围为e={-2,-1,0,1,2}和ec={-2,-1,0,1,2},则输入矢量有25种情况,分别如下所示: 则由T=int((e+ec)/2) ,采用向下取整,可得输出矢量T为: 该问题可描述为通过训练BP神经网络实现模糊控制规则T=int((e+ec)/2),并达到网络输出与期望值误差小于0.001.选取较好的BP神经网络参数,包括隐含层节点个数.学习速率等.同时对不同的学习训练算法进行比较,并通过内插方法测试网络. ②给出网络结…

参考: 1. Stanford前向传播神经网络Wiki 2. Stanford后向传播Wiki 3. 神经网络CSDN blog 4. 感知器 5. 线性规划 6. Logistic回归模型 内容: 1. ANNs又称连接模型(connection model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的数学模型.它是由一系列简单的单元相互密集连接构成的,其中每一个单元有一定数量的实值输入,并产生单一的实数值输出. 2. m-of-n函数:要使函数输出为真,那么感知器的n个输入中…

秋招刚结束,这俩月没事就学习下斯坦福大学公开课,想学习一下深度学习(这年头不会DL,都不敢说自己懂机器学习),目前学到了神经网络部分,学习起来有点吃力,把之前学的BP(back-progagation)神经网络复习一遍加深记忆.看了许多文章发现一PPT上面写的很清晰,就搬运过来,废话不多说,直入正题: 单个神经元 神经网络是由多个"神经元"组成,单个神经元如下图所示: 这其实就是一个单层感知机,输入是由ξ1 ,ξ2 ,ξ3和Θ组成的向量.其中Θ为偏置(bias),σ为激活函数(tran…

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