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
一.两层神经网络(感知机) import numpy as np '''极简两层反传(BP)神经网络''' # 样本 X = np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y = np.array([0,0,1,1]) # 权值矩阵 初始化 Wi = 2 * np.random.random(3) - 1 for iter in range(10000): # 前向传播,计算误差 li = X lo = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(l
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,学到不少知识.下面是一些笔记概要. 一. 神经网络 神经网络我之前听过无数次,但是没有正儿八经研究过.形象一点来说,神经网络就是人们模仿生物神经元去搭建的一个系统.人们创建它也是为了能解决一些其他方法难以解决的问题. 对于单一的神经元而言,当生物刺激强度达到一定程度,其就会被激发,然后做出一系列的反应.模仿这
具体原理参考如下讲义: 1.神经网络 2.反向传导 3.梯度检验与高级优化 看完材料1和2就可以梳理清楚bp神经网络的基本工作原理,下面通过一个C语言实现的程序来练习这个算法 //Backpropagation, 25x25x8 units, binary sigmoid function network //Written by Thomas Riga, University of Genoa, Italy //thomas@magister.magi.unige.it #include <i