目录1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层1.2.1 BP神经网络的实例1.3 卷积层1.4 池化层2 反向传播过程2.1 误差的计算2.2 误差的反向传播2.3 权重的更新1 卷积神经网络介绍1.1 卷积神经网络的雏形1.2 全连接层输入乘以权重求和加上偏置，通过一个激励函数即可得到输出：将神经元按列排列，列与列之间进行全连接，即可得到一个BP神经网络。BP算法包括：信号
文章目录一、理论基础1、BP神经网络概述2、RBF神经网络概述二、案例背景1、问题描述2、解题思路与步骤三、MATLAB程序实现1、产生训练集/测试集2、创建/训练BP神经网络及仿真测试3、创建RBF神经网络及仿真测试4、性能评价5、绘图四、网络参数的影响与选择五、参考文献补充 一、理论基础1、BP神经网络概述（1）BP神经网络的结构 BP神经网络由Rumelhard和McClelland于19
BP神经网络存在的问题：输入类型限制：BP神经网络以数值作为输入。如果需要计算图像相关的信息的话，首先需要从图像中提取特征。隐层数量限制：BP学习算法需要巨大的计算量，因此只能包含少量隐含层，从而限制了BP神经网络算法的性能，影响了其在诸多工程领域中的应用。深度学习的相关概念：深度神经网络（DNN）：许多研究通过很多数学和工程技巧来增加神经网络隐层的层数，也就是神经网络的深度，所以称为深度神经网络
一、传统神经网络和卷积神经网络比较传统的BP神经网络是一种由大量的节点（神经元）之间相互联接构成，按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。卷积神经网络是包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分可以模仿人脑对信号的处理；其中隐藏层可以进一步分为卷积层和池化层，卷积层通过一块块卷积核在原始图像上平移来提取特征，池化层是一个筛选过滤的过程。
前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络。它是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，数据正想流动，输出仅由当前的输入和网络权值决定，各层间没有反馈。包括：单层感知器，线性神经网络，BP神经网络、RBF神经网络等。 递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络（recurrent neural n
CNN的整体网络结构卷积神经网络（ Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习的一种重要算法。卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神
Hello，又是一个分享的日子，今天博主给大家分享的是深度学习的RNN循环神经网络与RNN结构变种LSTM长短期记忆网络。本文内容概要：
RNN原理
RNN的各种结构以及应用
RNN的Seq
在我认为，理解一个模型首先从“是什么，能干什么？”入手，由问题导向解决问题。BP神经网络基于多层感知机（MLP），MLP是多层的全连接的前馈网络，是一种算法结构，由于仿照神经元的结构，被称为神经网络（还包括CNN，RNN，Transformer等）。简而言之能解决现实生活中非线性的“分类”和“拟合”的问题。（后面我们会动手画一个神经网络来介绍如何分类）而BP是一种针对MLP的误差逆传播优化算法，能
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2023-07-05 21:49:04
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Hopfield网络 和BP神经网络区别和联系。 前馈型神经网络通过引入隐层及非线性转移函数（激活函数）使得网络具有复杂的非线性映射能力。前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定，而与网络先前的输出状态无关。而Hopfield神经网络，会把其输出反馈给输出，从而具有时序性的特定。因此需要通过微分方程或差分方程描述网络的动态数学模型。Hopfield
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2023-08-26 16:55:59
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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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常用的神经网络模型卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它包括卷积层（Convolutional layer）和池化层（pooling layer）。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络，这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。LSTM（Long Shor
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2023-08-04 11:19:08
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积卷神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：神经网络中的一种拓展朴素的CNN和朴素的NN没有任何区别。 CNN主要思想： 局部连接 权值共享 CNN应用在特征提取领域 前向传播： 
一 卷积神经网络的特征 卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构： 1） 局部区域感知 2）权重共享 3）空间或时间上的采样。
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
BP神经网络的介绍BP（BackPropagation）神经网络是1986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。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小
RNN学习笔记 文章目录RNN学习笔记RNN介绍RNN?什么是RNN?RNN的主要应用领域有哪些呢?RNN基本结构基于keras的影评分析 RNN介绍RNN? BP算法,CNN(卷积神经网络)他们的输出都是只考虑前一个输入的影响而不考虑其它时刻输入的影响, 比如简单的猫,狗,手写数字等单个物体的识别具有较好的效果. 但是, 对于一些与时间先后有关的, 比如视频的下一时刻的预测,文档前后文内容的预测
SVM的了解通俗的说SVM 就是一种二分类器，特征空间上的间隔最大化的分类器，目的是从特征学习中取出一个0/1分类模型，对于二分类问题y只取两个值，目标是求一个超平面，而且有着很重要的意义。直观上说超平面是分开两类数据的直线，所以求的最大间隔就是就是取函数间隔与几何间隔。为了使的分类的精度高，最大化间隔值，因此我们要找到最大的间隔值引出了最大间隔分类器定义为，当目标函数是二次的，是凸二次
专栏：神经网络复现目录双向循环神经网络双向循环神经网络（Bidirectional Recurrent Neural Network，简称BRNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，它能够在一个序列数据中同时考虑过去和未来的信息。与传统的循环神经网络（RNN）不同的是，BRNN在每个时间步上使用两个独立的循环结构，一个用于从过去到未来的传递信息，另一个用于从未来到过去的传递信息。BRNN 的主要思
简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的结构类似于神经网络，可以看做是对其的改进。它利用局部连接、权值共享、多核卷积、池化四个手段大大降低了参数的数目，使得网络的层数可以变得更深，并且能够合理的隐式的提取特征。CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于其特征检测层通过训练数据进行学习，隐式地从训练数据中进行学习，避免了显式的特征抽取；再者
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2023-08-03 15:17:58
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卷积神经网络和深度学习1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的卷积运算3.卷积神经网络中的关键技术 BP神经网络存在的问题：输入类型限制：BP神经网络以数值作为输入。如果需要计算图像相关的信息的话，首先需要从图像中提取特征。隐层数量限制：BP神经网络由于参数众多，需要巨大的计算量，因此只能包含少量隐含层，从而限制了BP神经网络算法的性能，影响了其在诸多工程领域中的应用。难以提取空间特征：对于图像
