上一章中我们学习了神经网络怎么通过梯度下降算法学习权重和偏移的。但是我们的讨论中缺了一块：我们没有讨论如何去计算损失函数的梯度。本章中，我将介绍一个计算梯度的快速算法：逆向传播算法(backpropagation)。BP算法在1970年代首次被提出，但是直到David Rumelhart, Geoffrey Hinton, 和Ronald Williams 1986年的一篇论文，人们才意识到它的重
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2024-01-16 21:00:34
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1 简述感知机的基本原理一个感知器可以接收n个输入x=(x1,x2,…,xn)，对应n个权值w=(w1,w2,…,wn)，此外还有一个偏置项阈值，就是图中的b，神经元将所有输入参数与对应权值进行加权求和，得到的结果经过激活函数变换后输出，计算公式如下： &nbs
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2023-10-25 23:35:50
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中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版第6章 神经网络1.简述感知机的基本原理。解：一个感知机可以接受n个输入x=(x1, x2, x3, ……, xn)，对应n个权值w=(w1, w2, w3, ……, wn)，此外还有一个偏置项阈值，就是b，神经元将所有输入参数与对应权值进行加权求和，得到的结果经过激活函数变换后输出，计算公式为y=f(x*w+b)2.讨论B
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2023-11-30 12:48:22
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➤03 第三题参考答案1.构造BP网络进行函数逼近(1) 逼近简单函数构建单隐层的神经网络，隐层节点个数20，传递函数为sigmoid函数，输出神经元的传递函数为线性函数。
▲ 神经网络结构 直接在（0 ~ 1）之间均匀采样50个样本，使用最基本的BP算法训练上述网络。
▲ 逼近函数 随着训练次数的增加，网络的输入输出关系变化如下：
▲ 训练过程中网络对应函数的变化
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2023-07-05 19:55:24
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前言 本篇主要介绍神经网络的基本结构、激活函数以及学习算法（BP算法） 神经网络 主要由三个组成部分，第一个是架构（architecture）或称为拓扑结构（topology），描述神经元的层次与连接神经元的结构。第二个组成部分是神经网络使用的激励/激活函数。第三个组成部分是找出最优权重值的学习算法。 为了能够解决感知机人工设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，神经网络
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2023-08-14 15:36:13
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文章目录前言一、简介二、BP神经网络的网络流程1.结构2.流程3.实例4.优缺点总结 前言BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。一、简介BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：是前向传播的，而误差是反向传播的。
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2023-08-14 19:34:27
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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BP神经网络算法原理BP神经网络算法是一种神经网络学习算法[4]，其原理是在梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。其优点在于泛化能力、自学习和自适应能力强，及特别适合于求解内部机制复杂的问题。BP神经网络算法步骤BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是反向传播，从输出层到隐
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2018-11-07 11:46:43
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BP神经网络方法。人工神经网络是近几年来发展起来的新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，适用解决难以用数学模型描述的系统，逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力，使得神经网络理论的应用已经到了各个领域。近年来，人工神经网络在水质分析和评价中的应用越来越广泛，并取得良好效果。在这些应用中，纵观应用于模式识别的神经网络，BP网络是最有效、最活跃
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2023-07-29 11:26:16
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BP（backpropagation)神经网络学习笔记w:权重 θ：偏向以下是我对B-P神经网络的理解：BP神经网络由3个层组成。上图是一个二层神经网络，下一层的输出都是由上一层计算得来 ,最后得出输出层的输出即上图第六个小圆。然后再由此往回递推，计算出新的权重和偏向并更新。以此来减小误差。注：其实我没搞明白神经网络算法的目的是为了什么，我考完试就更新此项。接下来一步一步整理该算法的计算步骤：从左
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2023-09-19 22:46:18
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题目：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力，用来训练BP网络，使其能够拟合某一附加白噪声的正弦样本数据。解答：采用贝叶斯正则化算法‘trainbr’训练BP网络，目标误差goal=1×10^-3，学习率lr=0.05,最大迭代次数epochs=500，拟合附加有白噪声的正弦样本数据，拟合数据均方根误差为0.0054，拟合后的图形用以下代码可以得出。Matalb代码：clear all; %
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2023-06-09 15:44:45
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BP算法是很多人入门深度学习学习的第一个门栏，因为这个算法太基础了，不懂这个算法就等于深度学习没吃透。大多数人在看推导的时候就放弃了，其实抽象的公式+实例化的案例就很好理解了。下面看一个BP算法的应用案例，帮助理解：几个基础公式：1）sigmoid函数的导数2）均方差函数的梯度一、网络结构第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2；
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2023-07-05 20:36:40
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BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是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。 发展背景 编辑
在人工神经网络的发展历史上，
感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对
人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用
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2023-09-15 19:39:49
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
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2023-11-12 13:25:25
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神经网络BP模型一、BP模型概述误差逆传播(ErrorBack-Propagation)神经网络模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。PallWerbas博士于1974年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习算法。完整提出并被广泛接受误差逆传播学习算法的是以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组。他们在1986年出版“ParallelDistributedPro
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2023-08-16 18:03:29
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BP神经网络前面我们所讲的几节都是线性神经网络，都无法解决线性不可分的问题，今天我们就来学习非常非常经典的非线性多层前向网络——误差反向传播网络（BP——Error Back Propagtion）。BP神经网络和前面所说的线性神经网络有什么区别呢？1.隐含层可以不唯一，这就大大提高了非线性能力。 2.隐含层节点不唯一，也就是一层可以有多节点连接。 3.隐含层的传输函数为sigmoid函数，而
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2023-09-19 22:44:52
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文章目录1、2层前馈神经网络模型(1) 单个样本(2) 多个样本时的矩阵表示2、2层前馈NN的误差反向传播（BP）算法(1) 单个样本(2) 多个样本时的矩阵表示3、BP多层前馈网络 本文主要参考文献如下： 1、吴恩达《深度学习》视频。 2、周志华. 《机器学习》3.2.清华大学出版社。 3、陈明等，《MATLAB神经网络原理与实例精解》，清华大学出版社。 这部分强烈推荐吴恩达的《深度学
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2023-07-29 11:27:24
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文章目录一、卷积神经网络简介（一）什么是卷积神经网络（二）卷积神经网络的结构（三）为何要用卷积神经网络二、PyTorch框架简介（一）环境搭建（二）一些基本概念和应用三、应用示例（一）项目目标（二）准备样本（三）构造卷积神经网络（四）训练并保存网络（五）加载并使用网络 PyTorch框架使得构造和训练神经网络方便了许多，为简述其用法，同时也为说明卷积神经网络的原理，本文举例说明如何基于PyTo
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2023-10-16 00:15:46
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作者 | MrZhaoyx工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。简介BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法，David Rumelhart和James
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2023-07-04 17:31:28
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