参考：
张玉宏《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》265-271页

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    BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的. 一.多层神经网络结构及其描述 ...

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  3. BP算法推导python实现

    def sigmoid(inX):   return 1.0/(1+exp(-inX))   '''标准bp算法每次更新都只针对单个样例,参数更新得很频繁sdataSet 训练数据集labels 训练 ...

  4. 神经网络和BP算法推导

    注意:绘画太难了,因为他们画,本文中的所有插图来自基本算法饺子机类.请勿转载 1.习模型: 事实上,基本上全部的基本机器学习模型都能够概括为下面的特征:依据某个函数,将输入计算并输出. 图形化表示为下 ...

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  6. 深度学习——前向传播算法和反向传播算法（BP算法）及其推导

    1 BP算法的推导 图1 一个简单的三层神经网络 图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到 ...

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    首先什么是人工神经网络?简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点,然后用此类节点组成一个层次网络结构,我们称此网络即为人工神经网络(本人自己的理解).当网络的层次大于等于3层(输入层+隐藏层(大于 ...

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