神经网络的计算过程 神经网络结构如下图所示,最左边的是输入层,最右边的是输出层,中间是多个隐含层,隐含层和输出层的每个神经节点,都是由上一层节点乘以其权重累加得到,标上“+1”的圆圈为截距项b,对输入层外每个节点:Y=w0*x0+w1*x1+…+wn*xn+b,由此我们可以知道神经网络相当于一个多层逻辑回归的结构. (图片来自UFLDL Tutorial) 算法计算过程:输入层开始,从左往右计算,逐层往前直到输出层产生结果.如果结果值和目标值有差距,再从右往左算,逐层向后计算每个节点的误差,并且…

http://fantasticinblur.iteye.com/blog/1465497 课程作业要求实现一个BPNN.这次尝试使用Java实现了一个.现共享之.版权属于大家.关于BPNN的原理,就不赘述了. 下面是BPNN的实现代码.类名为BP. package ml; import java.util.Random; /** * BPNN. * * @author RenaQiu * */ public class BP { /** * input vector. */ private f…

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人工神经网络模拟人体对于外界刺激的反应.某种刺激经过人体多层神经细胞传递后,可以触发人脑中特定的区域做出反应.人体神经网络的作用就是把某种刺激与大脑中的特定区域关联起来了,这样我们对于不同的刺激就可以调用大脑不同的功能区域进行处理了. 同时,人体神经系统还具有学习,归纳,推理的能力.我们使用计算机模拟了神经网络后,也具有了一定上述能力. 如上图,x层为输入,对应人体接收信号的神经元(比如眼睛,耳朵,手).y层为隐含层,对应人体的神经网络.z层为输出层,对应人体的大脑.wyx为x层到y层的权重,w…

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…

根据前篇博文<神经网络之后向传播算法>,现在用java实现一个bp神经网络.矩阵运算采用jblas库,然后逐渐增加功能,支持并行计算,然后支持输入向量调整,最后支持L-BFGS学习算法. 上帝说,要有神经网络,于是,便有了一个神经网络.上帝还说,神经网络要有节点,权重,激活函数,输出函数,目标函数,然后也许还要有一个准确率函数,于是,神经网络完成了: public class Net { List<DoubleMatrix> weights = new ArrayList<D…

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…

工作中需要预测一个过程的时间,就想到了使用BP神经网络来进行预测. 简介 BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种基于BP算法的人工神经网络,其使用BP算法进行权值与阈值的调整[78].在20世纪80年代,几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法,David Rumelhart和James McClelland提出的反向传播算法是最具影响力的.其包含BP的两大主要过程,即工作信号的正向传播与误差信号的反向传播,分别负责了神经网络中输出…

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    …

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…