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。我们的第二话就从BP神经网络开始漫谈吧。BP的来源“时势造英雄”，一个伟大的人物的登场总是建立在历史的需求之下，所以我们剖析一个人，得先看看他的出身时代。同样的道理，在讲BP网络
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2024-05-22 20:57:35
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BP神经网络（Back Propagation Neural Network）Matlab简单实现前言简单了解反向传播（Backwarod Propagation）机制（链式法则）实例分析前向传播（FeedForward Propagation）反向传播（Backward Propagation）/ 误差逆传播（一）：求解损失/误差相对于每个神经元的梯度（二）：求解损失/误差相对于每个权值的梯度
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2024-01-24 11:22:45
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一、BP神经网络1．概念：BP神经网络是一种按照误差反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。BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。2．基本原理：人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在
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2024-05-03 17:40:58
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1. 神经元模型以下引用自Poll的笔记：神经网络基础。 神经元是神经网络中最基本的结构，也可以说是神经网络的基本单元，它的设计灵感完全来源于生物学上神经元的信息传播机制。我们学过生物的同学都知道，神经元有两种状态：兴奋和抑制。一般情况下，大多数的神经元是处于抑制状态，但是一旦某个神经元收到刺激，导致它的电位超过一个阈值，那么这个神经元就会被激活，处于“兴奋”状态，进而向其他的神经元传播化学物质
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2024-05-11 21:14:59
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BP（Back Propagation）网络是1985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
原创
2022-07-16 00:54:37
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SVM（Support Vector Machine）支持向量机是建立于统计学习理论上的一种二类分类算法，适合处理具备高维特征的数据集。它对数据的分类有两种模式，一种是线性可分割，另一种是线性不可分割（即非线性分割）。SVM思想是：通过某种核函数，将数据在高维空间里寻找一个最优超平面，能够将两类数据分开。支持向量是距离最优超平面最近的实例，因此有该算法用到的实例数据量相较其他会少巨多的说法，可以研
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2024-04-29 16:47:15
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谷歌deepmind科学家P
原创
2023-05-17 15:02:06
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目录1. BP神经网络结构与原理1.1 结构1.2 原理1.3 流程2. BP神经网络的实现2.1 第一种实现2.1.1 前向计算2.1.2 反向传播2.2 第二种实现2.2.1 交叉熵代价函数2.2.2 种规范化技术2.3 python实现2.3.1 案例一2.3.2 案例二 1. BP神经网络结构与原理注：1.1 结构BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称
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2023-10-12 18:57:49
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人工智能分为强人工，弱人工。弱人工智能就包括我们常用的语音识别，图像识别等，或者为了某一个固定目标实现的人工算法，如：下围棋，游戏的AI，聊天机器人，阿尔法狗等。强人工智能目前只是一个幻想，就是自主意识，具有自我成长、创造力的AI。如妇联2里的奥创，各种电影都有这个概念了。我希望不久的将来能目睹这一奇迹。不积跬步无以至千里。先从基础讲起。目前比较先进的算法理论据我所知应该分成3大类1，神经网络2，
###2018/6/16 keras_bp###
###非原创 对他人文章进行改编 侵删###
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.optimizers import SGD,adam
from keras.models import Sequential
from
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2023-05-23 22:21:18
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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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Python实现BP神经网络前言：BP神经网络是理解神经网络原理的基础，代码实现有助于我们快速入门，深入理解。在此把手写BP神经网络发出来和大家一起讨论，也望各位大佬指出不足之处，共同学习。1.作业要求请编写两个通用的三层前向神经网络反向传播算法程序,一个采用批量方式更新权重, 另一个采用单样本方式更新权重。其中,隐含层结点的激励函数采用双曲正切函数,输出 层的激励函数采用 sigmoid 函数。
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2023-06-21 20:58:43
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python对BP神经网络实现一、概念理解开始之前首先了解一下BP神经网络，BP的英文是back propagationd的意思，它是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法。它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，期望使网络的实际输出值和期望输出值的误差和均方差为最小。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。正向传播过程：输入信号——通过隐含层
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2023-10-12 18:59:39
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1.神经元模型神经网络能模拟生物神经系统对真实世界的反应，最基本的成分时神经元模型，如图。神经元接收来自其他n个神经元的输入，通过带权重的连接传入，将接收到的总输入与阈值比较，然后通过激活函数处理产生输出。理想激活函数是阶跃函数，将输入映射为输出值0和1。1对应于神经元兴奋，0对应不兴奋。由于阶跃函数不连续、不光滑，实际常用sigmoid函数，sigmoid将输入值挤压在（0，1）范围内。2.多层
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2019-12-08 18:08:00
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该程序的功能是实现三层BP神经网络； 其中输入层有三个神经元，隐藏层有四个神经元，输出层有三个神经元； 程序的目的是随机生成一个（3,1）的矩阵，然后定义标签为（0,1,0），通过前向传导和反向传导，最终输出的结果接近标签值。 生成的数据用X表示 两层权重参数分别用W1，W2表示 两层偏置参数分别用b1,b2表示 隐藏层节点的输入为layer1,输出为layer1_out 输出层节点的输入为lay
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2023-07-01 12:00:23
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【废话外传】：终于要讲神经网络了，这个让我踏进机器学习大门，让我读研，改变我人生命运的四个字！话说那么一天，我在乱点百度，看到了这样的内容：看到这么高大上，这么牛逼的定义，怎么能不让我这个技术宅男心向往之？现在入坑之后就是下面的表情：好了好了，玩笑就开到这里，其实我是真的很喜欢这门学科，要不喜欢，老子早考公务员，找事业单位去了，还在这里陪你们牛逼打诨？写博客，吹逼？1神经网络历史（本章来自维基百科
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2024-01-29 22:32:35
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概述计算机神经网络则是人工智能中最为基础的也是较为重要的部分，它使用深度学习的方式模拟了人的神经元的工作，是一种全新的计算方法。本文的目标就是通过学习神经网络的相关知识，了解并掌握BP神经网络的实现原理和构造方法，建立一个简单的BP神经网络，并用MNIST数据集训练该网络，使训练后的网络能够成功的分类出MNIST测试数据集上的数字，并能识别从文件中读入的图片上的数字。开发环境CPU：英特尔 Cor
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2023-10-03 11:07:17
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本文转载自大数据文摘，禁二次转载用tensorflow，pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。可是，你知道怎么用python和numpy来优雅地搭一个神经网络嘛？现如今，有多种深度学习框架可供选择，他们带有自动微分、基于图的优化计算和硬件加速等各种重要特性。对人们而言，似乎享受这些重要特性带来的便利已经是理所当然的事儿了。但其实，瞧一瞧隐藏在这些特性下的东西，能更好的帮助你理解
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2023-09-21 23:30:15
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主要是实现了这位大佬的代码，顺便加了一些自己的理解import math
import random
random.seed(0)
def rand(a,b): #随机函数
return (b-a)*random.random()+a
def make_matrix(m,n,fill=0.0):#创建一个指定大小的矩阵
mat = []
for i in range(m)
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2023-09-21 20:11:30
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BP神经网络算法：后向传播，使用后向传播算法，学习分类或预测的神经网络
输入：
.D: 由训练元祖和其相关联的目标值组成的数据集
Ｌ：学习率
输出：训练后的神经网络本文简单以回归问题进行学习，故输出层的激励函数设置为f(x)=ximport numpy as np
class BPNetwork(object):
def __init__(self, input_nodes, hidde
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2023-08-31 20:18:14
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