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当前主题:多层网络bp算法

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为啥神经网络里的BP算法花了那么久才被发明?

Roseblatt在五十年代就提出了感知机, 又过了将近30年, 多层神经网络的BP算法才得以普及。 而事实上这不过是微积分中链式法则的简单应用而已, 为什么要花这么久呢? bengio在quora上这样回答道: 很多看似显而易见的想法只有在事后才变得显而易

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机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现

  人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP(Back Propag

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stanford coursera 机器学习编程作业 exercise4--使用BP算法训练神经网络以识别阿拉伯数字(0-9)

这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的

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【转】脉络清晰的BP神经网络讲解,赞

学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位。目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的。所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法.而有的算法可能可用于

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浅谈神经网络算法

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

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BP神经网络的限制与改进

一,BP网络的限制 在人工神经网络的应用中,绝大部分的神经网络模型采用了BP网络及其变化形式,但这并不说明BP网络是完美的,其各种算法依然存在一定的局限性。BP网络的局限性主要有以下几个方面。 1,学习速率与稳定性的矛盾 梯度算法进行稳定学习要求的学习速率较小

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BP人工神经网络的介绍与实现

神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ,他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段:1947~1969 年为初期,在这期间科学家们提出了许多

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BP人工神经网络的介绍与实现

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