前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络
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2023-09-19 22:06:43
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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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###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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【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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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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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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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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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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BP神经网络的原理在网上有很详细的说明，这里就不打算细说，这篇文章主要简单的方式设计及实现BP神经网络，并简单测试下在恒等计算（编码）作测试。 BP神经网络模型图如下BP神经网络基本思想BP神经网络学习过程由信息的下向传递和误差的反向传播两个过程组成正向传递：由模型图中的数据x从输入层到最后输出层z的过程。反向传播：在训练阶段，如果正向传递过程中发现输出的值与期望的传有误差，由将误差从输
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2023-08-18 14:38:57
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文章目录神经元BP原理及实现测试 BP，就是后向传播(back propagation)，说明BP网络要向后传递一个什么东西，这个东西就是误差。而神经网络，就是由神经元组成的网络，所以在考虑BP之前，还不得不弄清楚神经元是什么。神经元泛泛地说，神经元，就是一个函数，而且这个函数往往比较友好，可能是一个线性函数，可以表示为其中为的诸分量，而且这个分量很可能不是一个标量，而是一个数组，甚至矩阵，即多
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2023-09-19 13:03:37
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一、环境准备PyTorch框架安装，上篇随笔提到了 如何安装 ，这里不多说。matplotlib模块安装，用于仿真绘图。一般搭建神经网络还会用到numpy、pandas和sklearn模块，pip安装即可，这里我没有用到。import torch
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt 导
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2023-07-02 21:06:12
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目录1.bp算法介绍1.1 背景1.2 多层前馈神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)1.3 神经网络结构的设计1.4 bp算法过程1.4.1 初始化1.4.2 正向更新神经元值1.4.3 反向更新权重与阈值1.4.4 算法停止1.5 bp算法举例2.bp算法理论推导3.bp算法代码举例 1.bp算法介绍1.1 背景以人脑中的神经网络为启发，用计
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2023-06-30 21:59:15
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1.项目背景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。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐
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2023-09-18 16:50:50
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1、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP
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2023-07-05 22:48:02
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深度学习（神经网络） —— BP神经网络原理推导及python实现摘要（一）BP神经网络简介1、神经网络权值调整的一般形式为：2、BP神经网络中关于学习信号的求取方法：（二）BP神经网络原理推导1、变量说明2、BP算法推导（三）BP神经网络python实现1、模型所需传参介绍2、模型具有的主要方法和属性3、python代码4、代码运行结果 摘要本文首先介绍了BP神经网络求取学习信号的方法，其次对
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2023-08-31 07:51:26
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在本篇博文中，我们只使用numpy来搭建一个简单的包含输入层、隐藏层、输出层的神经网络，我们选择sigmoid作为激活函数，选择均方差损失函数，最后使用mnist数据集进行了训练和测试。1、公式推导均方差损失函数：\[loss = J(W,b,x,y)=\frac{1}{2}||a^L-y||^2
\]前向传播过程：\[ z^l = W^la^{l-1}+b^l \\
a^l=\si
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2023-06-29 22:08:26
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