1.1 案例背景 1.1.1 BP神经网络概述 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阔值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出.当输入节点数为$n$.输出节点数为$m$时, BP 神经网络就表达了从$n$个自变量到$m$个因变量的函数映射关系. BP 神经网络预测前首先要训练网…

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…

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,其基本的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.详细来说.对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ29vZ2xlMTk4OTAxMDI=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /…

这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料,如神经网络.梯度下降算法,然后顺便又延伸温习了一下线性代数.概率论以及求导.总的来说,学到不少知识.下面是一些笔记概要. 一. 神经网络 神经网络我之前听过无数次,但是没有正儿八经研究过.形象一点来说,神经网络就是人们模仿生物神经元去搭建的一个系统.人们创建它也是为了能解决一些其他方法难以解决的问题. 对于单一的神经元而言,当生物刺激强度达到一定程度,其就会被激发,然后做出一系列的反应.模仿这…

一.神经元 神经元模型是一个包含输入,输出与计算功能的模型.(多个输入对应一个输出) 一个神经网络的训练算法就是让权重(通常用w表示)的值调整到最佳,以使得整个网络的预测效果最好. 事实上,在神经网络的每个层次中,除了输出层以外,都会含有这样一个偏置单元.这些节点是默认存在的.它本质上是一个只含有存储功能,且存储值永远为1的单元. 输入:x1.x2和截距+1 输出:y 其中的激活函数包括: 逻辑回归函数(S函数): 双曲正切函数(双S函数): 二.神经网络的层次 神经网络中,除了输入层.输出层,…

一.人工神经网络 关于对神经网络的介绍和应用,请看如下文章 ​ 神经网络潜讲 ​ 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么 二.人工神经网络分类 按照连接方式--前向神经网络.反馈(递归)神经网络 按照学习方式--有导师学习神经网络.无导师学习神经网络 按照实现功能--拟合(回归)神经网络.分类神经网络 三.BP神经网络概述 1. 特点 BP神经网络中 BP 是指 BackPropagation (反向传播) ,指的是误差的反向传播 ,其信号是向前传播的 , 从结构上分类 ,它是前向有导师学习神经…

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神经网络基本原理 BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络,具有三层或多层以上的神经网络结构,其中包含输入层.隐含层和输出层的三层网络应用最为普遍. 网络中的上下层之间实现全连接,而每层神经元之间无连接.当一对学习样本提供给网络后,神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络的输入相应.然后,随着减小目标输出与实际误差的方向,从输出层经过各中间层修正各连接权值,最后回到输入层. BP算法是在建立在梯度下降基础上的,BP算法的知道思想是对网络权值与阈值的修正,使误…

转自博客园@编程De: http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html  http://blog.sina.com.cn/s/blog_88f0497e0102v79c.html 从神经网络的生物模型说起 我们知道人大脑信息的传递.对外界刺激产生反应都由神经元控制的,人脑就是由上百亿个的这样神经元构成.这些神经元之间并不孤立而且联系很密切,每个神经元平均与几千个神经元相连接,因此构成了人脑的神经网络.刺激在神经网络中的传播是遵循一…

引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写.由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法. 正文 神经网络的内容 一般,一个神经网络程序包含以下几部分内容. 1.数据表达和特征提取.对于一个非深度学习神经网络,主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提取.同样的一组数据,在欧式空间和非欧空间,就会有着不同的分布.有时候换一种思考问题的思路就会使得问题变…