晓查 量子位 报道 | “我在网上看到过很多神经网络的实现方法，但这一篇是最简单、最清晰的。”一位来自普林斯顿的华人小哥Victor Zhou，写了篇神经网络入门教程，在线代码网站Repl.it联合创始人Amjad Masad看完以后，给予如是评价。这篇教程发布仅天时间，就在Hacker News论坛上收获了574赞。程序员们纷纷夸赞这篇文章的代码写得很好，变量名很规范，让人一目了然。下面就让我们
神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用
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2023-08-10 19:59:11
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网上哪里有讲解用MATLAB编BP神经网络的视频啊 20谷歌人工智能写作项目：小发猫什么是BP神经网络？BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤
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2023-09-10 22:18:02
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神经网络架构首先我们来看一张图，左边的是生物上的神经网络，右边的是数学版的神经网络下面我们介绍在深度学习中神经网络的基本架构整体架构包括层次结构，神经元，全连接，非线性四个部分我们将针对这四个部分来进行介绍层次结构由上图不难看出，在神经网络中神经网络的我们一般分成三个部分：1：输入层（input layer）2：隐藏层（hidden layer）3：输出层（output layer）ps：要注意的
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2023-05-22 16:11:57
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有关数学建模比较好的教学视频网站？《数学建模视频》百度网盘资源免费下载链接提取码:4253数学建模视频|MATLAB图像处理实例详解|Matlab神经网络原理与实例精解34.5小时配套教学时视频|MATLAB神经网络原理与实例精解.pdf|MATLAB初学者入门视频：MATLAB简介和给初学者的建议.zip||7天助你掌握Matlab，还能收获一份20G的数模资料合集.mp4|陈明-Matlab神
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2023-09-14 16:33:20
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2023-07-10 17:55:44
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人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
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2023-07-19 12:56:19
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神经网络是机器学习中重要的一部分，实现了从人工到机器的转变。在学习了微软智汇AI的一分钟课程视频第一章（神经网络概述）后进行了如下整理，供学习参考。更多视频访问：https://b23.tv/gCAuMHP1.1神经元——最小的神经网络特征x和权重W相乘，f为激活函数，b为偏移值1.2神经网络的训练流程2.1神经网络的矩阵运算（前向计算）神经网络=输入层+隐藏层+输出层层数=隐藏层数量+输出层数量
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2023-08-01 00:06:49
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人工神经网络人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织可以 模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的真实反映。人工神经网络采用误差反传算法或者变化形式的网络模型，具有自学习性，较好的容错性和优良的非线性逼近能力。神经网络模型和网络结构①神经元模型 ②激活函数 ③网络模型 ④工作状态 ⑤学习方式建立和应用神经网络的步骤1、网络结构的确定 包含网络的拓扑结构和每个神经元相应函
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2023-10-30 10:33:19
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谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创神经网络原理及应用神经网络原理及应用1.什么是神经网络？神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法AI发猫。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理
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2023-07-14 19:25:48
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神经网络BP算法BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。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；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。 准备h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，the
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2023-09-18 22:17:52
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多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。误差逆传播（Error BackPropagation）算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是，BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时，常指利用BP算法训练的多层前馈神经网络。
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2023-01-11 11:19:53
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算法模型Lstm(循环神经网络)：简介LSTM和RNN相似，它们都是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据，不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。LSTM结构：遗忘门：遗忘门的功能是决定应丢弃或保留哪些信息。来自前一个隐藏状态的信息和当前输入的信息同时传递到 sigmoid 函数中去，输出值介于0和1之间，越接近0意味着越应该丢弃，越接近 1 意味着越应该保留。如图遗忘门：遗忘门图遗忘
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2023-10-24 09:04:21
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1：神经网络算法简介2：Backpropagation算法详细介绍3：非线性转化方程举例4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork5：基于NeuralNetwork的XOR实例6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例8：scikit-learn中的手写数字识别实例 一：神经网络算法简介1：背景以人脑神经网络
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2023-06-21 22:00:40
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参考Python神经网络编程（Tariq Rashid著） Github MNIST 数据集MNIST数据集https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/ 对于一个在上一章节刚刚制作完成的神经网络来说，最需要的就是大量的数据用于对网络进行训练找到合适的权重。上面的网站里搜集了很多手写数字的图像（28乘以28的矩阵一共784个值）。每个值的大小标注了其所对应的
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2023-09-04 10:24:26
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BP神经网络： BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。也就是使用了Back-propagation算法的神经网络。 BP神经网络通过反向传播的误差，在模拟过程中收集系统所产生的误差，并且返回这些误差到输出值，之后用这些误差来调整神经元的权重，这样生成
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2023-06-30 21:40:58
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神经网络算法原理一共有四种算法及原理，如下所示：1、自适应谐振理论（ART）网络。自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络。学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而
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2023-08-30 21:33:13
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Hopfield神经网络用python实现讲解？神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网
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2023-08-07 14:26:40
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Matlab神经网络原理中可以用于寻找最优解的算法有哪些？若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法
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2023-08-14 15:07:58
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神经网络算法几乎成为深度学习的代名词，为解决不同的场景问题，新的算法层出不穷，而BP(Back Propagation)算法，又称为误差反向传播算法，是最早的人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。对于神经网络的介绍多偏向与理论推导，本文将从代码解析的角度，对BP的神经网络算法进行详细介绍，使读者在
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2023-11-21 17:38:21
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