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Matlab与神经网络入门

第一节、神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型         人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型          图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示

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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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Tensorflow系列专题(四):神经网络篇之前馈神经网络综述

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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。   本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅

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【BABY夜谈大数据】神经网络

前言 如果你喜欢《BABY夜谈大数据》这本书,或者想要及时收到更新,可以到豆瓣上订阅和购买哦! https://read.douban.com/column/3346397/ 神经网络旨在模拟人的思考方式,思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、

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UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树:神经网络与决策树完美结合

【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作,将神经网络与决策树结合在一起,提出了一种新的自适应神经树模型ANT,打破往局限,可以基于BP算法做训练,在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习

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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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神经网络理论基础及Python实现

一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成:输出层、隐藏层、输出层,每层由单元组成; 输入层由训练集的实例特征向量传入,经过连接结点的权重传入下一层,前一层的输出是下一层的输入;隐藏层的个数是任意的,输入层只有一层,输出层也只有一层; 除去输入层之外,

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