上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络，才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。 本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(Back Propagation)神经网络。概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和M
bp是baseband processor，ap是application processor。逻辑上是相互独立的系统，有各自的cpu和dsp！两者共享电池和audio模块，通过高效的IPC进行通信。简单的理解的话，bp就是你电脑的modem，而ap就是你的电脑！没有modem，你无法与外界通信。
1.BP工作原理
BP主要的作用就是负责发送和接受各种数据。按照gsm或者3g的协
转载
2023-08-16 16:17:18
198阅读
一句话: BP算法是基于梯度下降算法的迭代算法,用来优化模型参数, 作用相当于梯度下降算法感知器:感知器使用特征向量来表示前馈神经网络,它是一种二元分类器,把矩阵上的(实数值向量) 映射到输出 上(一个二元的值) 感知器
误差逆传播算法 (error BackPropagation,简称 BP)符号表示：给定训练集 D ,上图神经网络含有 个输入神经
转载
2023-07-24 17:59:22
305阅读
0. 前言之前上模式识别课程的时候，老师也讲过 MLP 的 BP 算法， 但是 ppt 过得太快，只有一个大概印象。后来课下自己也尝试看了一下 stanford deep learning 的 wiki， 还是感觉似懂非懂，不能形成一个直观的思路。趁着这个机会，我再次 revisit 一下。本文旨在说明对 BP 算法的直观印象，以便迅速写出代码，具体偏理论的链式法则可以参考我的
01 | 构建数据集小编构造一个1行1000列的一维矩阵，这1000个数全部都在(0,1)这个区间内。小编规定当某一列的数字大于等于0.5时，输出为1，否则输出-1。构造数据集的代码如下。%% 构造数据集inputDim=1; %输入数据维数inputNum=1000;
原创
2021-03-24 20:46:56
737阅读
用pytorch跟tensorflow实现神经网络固然爽。但是想要深入学习神经网络，光学会调包是不够的，还是得亲
转载
2022-08-01 09:26:35
209阅读
只讲Bp神经网络的应用，各位小伙伴一定会不太理解。今天，小编请来了师弟智能算法爱好者专门为大家讲解Bp神经网络的理论推导。01 | 背景我们已经知道单层感知器具有简单的分类功能（比如将二维平面上的若干点分为两类），而且随着网络层数的增加，网络处理复杂问题的能力也随之增加。但是从单层感知器模型提出后，在相当长的一段时间内都没有人将单层感知器扩展到多层，究其原因，就是人们一直没有找到合适的训练方法来对
原创
2021-03-24 20:46:12
372阅读
小编在后台看到各位十分希望学习Bp神经网络，经过几天的摸索，小编可以用matlab搭建一个简单的Bp神经网络（PS：本推文只讲应用不讲原理）。小编搭建一个3层Bp神经网络，输入层为1个神经元，隐含层为3个神经元，输出层为1个神经元。01 | 构建数据集小编构造一个1行1000列的一维矩阵，这1000个数全部都在(0,1)这个区间内。小编规定当某一列的数字大于等于0.5时，输出为1，否则输出-1。
原创
2022-09-29 17:12:13
286阅读
只讲Bp神经网络的应用，各位小伙伴一定会不太理解。今天，小编请来了师弟智能算法爱好者专门为大家讲解Bp神经网络的理论推导。01 | 背景我们已经知道单层感知器具有简单的分类功能（比如将二维平面上的若干点分为两类），而且随着网络层数的增加，网络处理复杂问题的能力也随之增加。但是从单层感知器模型提出后，在相当长的一段时间内都没有人将单层感知器扩展到多层，究其原因，就是人们一直没有找
原创
2022-09-29 17:12:00
116阅读
%2015.04.26 Kang Yongxin ----v 2.0
%完成作业中BP算法，采用批量方式更新权重
%%
%输入数据格式
%x 矩阵 : 样本个数*特征维度
%y 矩阵 ：样本个数*类别个数（用01000形式表示）
close all;
clear all;
clc ;
load data.mat;%
x_test=x(1:3:30,:);%从原始数据中留出一部分 作为测试样本
y
转载
2024-06-28 04:07:53
37阅读
BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland，"反向传播（backpropagation）"一词的使用出现在1985年后，它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart和J.McCelland所著的Parallel Distributed Processing这本书出版以后。BP神经网络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。B
转载
2019-07-26 08:16:36
411阅读
文章目录问题描述仿真过程matlab源码 问题描述仿真过程matlab源码%20201104lu注：该代码在matlab2019b成功运行
clc
clear all
close all
%% 加载神经网络的训练样本 测试样本每列一个样本 输入P 输出T
%样本数据就是前面问题描述中列出的数据
load data
% 初始隐层神经元个数
hiddennum=31;
% 输入向量的最大值和最小值
从MLP，DNN到LSTM这篇博客从简单的多层感知机（MLP）讲起，讲述了RNN网络如何发展到现在的LSTM结构，以便充分了解LSTM中各个门控单元的作用以及LSTM为何能学习到序列信息 文章目录从MLP，DNN到LSTM一、感知机（Perceptron）1.矩阵向量乘法运算（MVMs）2.添加偏置（bias）3. 激活函数二、多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）三、R
转载
2024-07-09 17:44:45
34阅读
作为深度学习领域的一个重要算法,BP算法为神经网络中权值计算找出最优权值值BP算法优缺点优点:自适应,自主学习.通过不断的参数更新找出最适宜的权值非线性映射 缺点:参数过多时,每次更新都需要操作过多权值,导致收敛速度慢容易陷入局部最小值BP算法主要组成正向传播逆向传播正向传播首先,我们要根据设计好的神经网络图来对参数进行正向传播,这里使用341的神经网络来作为例子1.向隐藏层的正向传播以此类推,我
转载
2023-08-16 17:58:02
464阅读
好久不见，大家最近都在忙啥呀？Cooky这段日子一边实习一边写论文日子过得可不要太充实。然后，就把推文忘了，我的我的！刚才吃饭的时候一拍脑袋，我好像很久很久没有输出了，正好最近在研究神经网络，来篇神经网络学习贴吧！(还是需要备注一下：本文主要是学习汇总帖，部分内容有引用) 一、什么叫神经网络 神经网络
转载
2024-04-10 09:18:42
172阅读
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
转载
2017-03-02 19:12:00
169阅读
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 propag
转载
2017-03-02 19:12:00
165阅读
2评论
一、大致介绍 BP算法的学习过程是由正向传播和反向传播组成的。在正向传播的过程中，输入的信息从输入层到隐含层处理 最后传向输出层，而且每一个神经元只能影响到下一层神经元的状态。当在输出层得不到期望的输出时，则转向反向传播，将误差信号按照连接通路反向计算，使用梯度下降法来调整每一层神经元的权值w,以此来减小误差。 二、逼近网络的结构 神经元结构： 三、计算开始（核心运算就是求导） 第一部分：前向传播
转载
2023-10-29 19:34:18
81阅读
主要内容： 一.模型简介 二.一些变量所代表的含义 三.代价函数 四.Forward Propagation 五.Back Propagation 六.算法流程 待解决问题： 视频中通过指出：当特征变多时（或者非线性），利用logistic回归模型解决问题将导致计算量很大，即算法复杂度很高。然后就此
转载
2018-07-17 10:07:00
114阅读
2评论
先看下面信号流图，L=2和M0=M1=M2=M3=3的情况，上面是前向通过，下面部分是反向通过。1.初始化匀分布...
原创
2022-07-18 15:57:38
58阅读
