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【转载】BP神经网络

原文地址:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44657439 今天来讲BP神经网络,神经网络在机器学习中应用比较广泛,比如函数逼近,模式识别,分类,数据压缩,数据挖掘等领域.接下来介绍BP神经网络的原理及实现. Contents 1. BP神经网络的认识 2. 隐含层的选取 3. 正向传递子过程 4. 反向传递子过程 5. BP神经网络的注意点 6. BP神经网络的C++实现 1. BP神经网络的认识 …

转载——关于bp神经网络

一.BP神经网络的概念 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.具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型: (三层BP神经网络模型) 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. 二.BP神经网络的流程在知道了BP神经网络的特点后,我们需要依据信号…

BP神经网络—java实现(转载)

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出的数据是下一层的输入数据.在图中的神经网络中,原始的输入数据,通过第一层隐含层的计算得出的输…

数据挖掘系列（9）——BP神经网络算法与实践

神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了.神经网络有很多种:前向传输网络.反向传输网络.递归神经网络.卷积神经网络等.本文介绍基本的反向传输神经网络(Backpropagation 简称BP),主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验. BP神经网络的结构神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式,但进行了很大的简化,神经网络由很多神经网络层构成,而每一层又由许多单元组成,第一层叫输入层,最后一层叫输出层,中间的各层叫隐藏层,在BP神经网络中,只有…

bp神经网络及matlab实现

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼…

RBF神经网络和BP神经网络的关系

作者:李瞬生链接:https://www.zhihu.com/question/44328472/answer/128973724来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. BP Neural Network - 使用 Automatic Differentiation (Backpropagation) 进行导数计算的层级图模型 (layer-by-layer graphical model) 只要模型是一层一层的,并使用AD/BP算法,就能称作 BP Ne…

BP神经网络的公式推导

如果感觉自己看不懂,那就看看我博客的梯度下降法,博文最后的感知机也算最简单的BP神经网络吧,用的也是反馈(w,b):典型梯度下降法 BP网络的结构 BP网络的结构如下图所示,分为输入层(Input),隐含层(Hidden),输出层(Output). 输入层的结点个数取决于输入的特征个数. 输出层的结点个数由分类的种类决定. 在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层,至于隐含层的个数以及每个隐含层的结点个数由训练工程师的经验来人为设定. 链接A曾提到由万能逼近定理,一般一个隐含层就足够了.且这个隐…