笔者尝试用JavaScript实现最简单的神经网络算法。
神经网络简介神经网络试图模拟大脑的神经元之间的关系来处理信息。它的计算模型通常需要大量彼此连接的节点。每个神经元通过某种特殊的输出函数来处理来自其它相邻神经元的加权输入值。神经元之间的信息传递的强度，用所谓的加权值来定义，算法会不断的调整加权值来实现自我的学习过程。神经网络分为多层，如上图，有输入层，隐藏层和输出层。
JS
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2023-08-30 22:23:36
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2.5神经网络的理论和算法前面一节，你已经了解了使用机器学习进行数据分析的一般流程。这一节，我们会介绍神经网络的理论及算法（神经网络是机器学习众多方法之一），为接下来的深度学习内容做铺垫。虽然我们只是轻描淡写地说 “神经网络”，它们的历史其实极其悠久。首个公开的神经网络算法名为“感知器（Perceptron）”，这篇名为“The perceptron: A perceiving and Recog
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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我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。 1.最简单的线性分类 z=ax+by+c 这是一个分类器，输入(x,y)，那么，要求的参数有三个:a,b,c。另外注意c的作用，如果没有c，这
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2023-08-07 14:46:26
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神经网络的结构神经网络的网络结构由输入层，隐含层，输出层组成。隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数，也就是说神经网络的层数不包括输入层。下面是一个三层的神经网络，包含了两层隐含层，一个输出层。其中第一层隐含层的节点数为3，第二层的节点数为2，输出层的节点数为1；输入层为样本的两个特征X1,X2.图1 三层神经网络在神经网络中每一个节点的都与上一层的所有节点相连，称为全连接。神经网络的上一层输
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2023-06-28 15:02:49
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# Java实现神经网络算法
输出值1/（0/-1）归一化任意值调整权重和偏置INIT初始化算法LMS(least mean square)算法网络层结构1
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2023-08-07 14:53:57
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本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第54篇，对应第5周第4个视频。“Implementation note:——Unrolling parameters”上几个小节，从理论上讲了怎样实现神经网络代价函数的计算。当然，我们最终还是要通过代码告诉计算机怎样去实现这样一个算法。本节将快速的介绍代码实现神经网络的一个重要技巧，将参数从矩阵展开成向量，参数的向量展开在后续的最优化步骤中有重要应用。为什么要把矩
更新代码：2016.11.14 全部代码实现了，B P算法。 所有论文公式晦涩难懂，特别是我们这种已经把微积分还给老师的人来说 总结下几个重要公式： 输出层每个细胞元：误差=（目标值-输出值）*输出值*（1-输出值）新权重=现在的权重+（学习率*上一个层每个细胞的输出值* 误差） 隐藏层每个细胞元：误差=与之相连的下一层（
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2023-08-04 18:06:03
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线性关系可以说是最简单的关系，但在大多数实际问题求解中，线性关系往往不能体现事物之间的复杂关系。而神经网络算法具有非线性关系的逼近能力。在以往所学的算法中，往往是通过得到一个f(x)函数来描述y和x之间的关系的，但神经网络算法是通过层级之间一系列权重来体现关系的。附上一张经典的图。算法的原理部分比较复杂，感兴趣的可以自行了解。而通过matlab则极容易建立神经网络模型。这里通过一个小的题目使该算法
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2023-06-13 21:05:38
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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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import java.util.Random;
public class BpDeep {
/**
* 各层节点值
*/
public double[][] layer;
/**
* 各层节点误差
*/
public double[][] layerErr;
/**
* 各层节点权重
*/
public double[][][] layer_weight;
/**
* 各层节点权重动量
*/
p
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2023-07-17 21:13:57
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如何用70行Java代码实现神经网络算法。如何用70行Java代码实现神经网络算法import.Random;publicclassBpDeep{publicdouble[][]layer;//神经网络各层节点publicdouble[][]layerErr;//神经网络各节点误差publicdouble[][][]layer_weight;//各层节点权重publicdouble[][][]la
神经网络3，主要是一些用matlab自带函数来完成神经网络的例子。matlab自带的函数，都是经过优化，而且函数的实现过程是被封装好了点。性能也是非常的优良了。可是自己写出来的BP神经网络可能就不能达到那样的效果。要想在FPGA上实现，或者要知道内部的运行情况，还是要自己写才行。
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2023-07-31 17:07:26
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上文中实现了LeNet-5卷积网络，不可否认这是一个十分经典的网络结构，但是迫于种种复杂的现实场景限制，只能在一些领域应用，所以在接下来的10年间，卷积网络的锋芒一度被SVN算法覆盖，直到2012年AlexNet的提出。2012年Imagenet图像识别大赛中，Alext提出的AlexNet网络模型一鸣惊人，引爆了神经网络的应用热潮，并且赢得了2012届图像识别
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2023-06-13 22:11:02
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卷积神经网络1、卷积（Convolution）
2、池化 （Pooling）
3、ReLU 激活函数
4、批归一化 （Batch Normalization）
5、丢弃法 （Dropout）卷积（Convolution）1、卷积计算
2、填充（padding）
3、步幅 （stride）
4、感受野 （Receptive Field）
5、多输入通道、多输出通道和批量操作卷积计算卷积核（kerne
