神经网络笔记（BP）

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#神经网络

BackPropagation:

http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html
作者结合ufldl讲的十分透彻,以致于我不知道该写些什么好…
相信这是一个很好的入门教程。

sigmoid 函数 和 双曲正切（tanh)函数

sigmoid函数：
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双曲正切函数：
tanh函数是sigmoid函数的一种变体，它的取值范围为 [−1,1] ，而不是sigmoid函数的 [0,1]
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BP神经网络
UESTC_C2_403的博客
07-10 1万+
反向传播算法又称BP算法（Back Propagation）       使用sigmoid函数(这是一个激励函数，对于不同的情况可以使用不同的激励函数，为了讲解方便，这里就采用这个激励函数来说明问题，其他的激励函数可以参考：http://blog.youkuaiyun.com/uestc_c2_403/article/details/73431428)的感知器来搭建一个多层神经网络，为简单起见，此处我
BP神经网络基本概念
TOM_wangc的博客
10-27 4922
BP神经网络基本概念： 　　 BP神经网络，它模拟了人脑的神经网络的结构，而人大脑传递信息的基本单位是神经元，人脑中有大量的神经元，每个神经元与多个神经元相连接。BP神经网络，类似于上述，是一种简化的生物模型。每层神经网络都是由神经元构成的，单独的每个神经元相当于一个感知器。 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。 大家记住，反复的念这句话：反向传播，反向传播，反向传播。那么反向传播的东西是什么呢？答案是...
详解BP神经网络
fanxin_i的博客
05-06 29万+
BackPropagation Neuron NetWok   BP神经网络学习算法可以说是目前最成功的神经网络学习算法。显示任务中使用神经网络时，大多数是使用BP算法进行训练.   在我看来BP神经网络就是一个”万能的模型+误差修正函数“，每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析，进而修改权值和阈值，一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。举一个例子：比如某厂商生产一种产品，投放到市场之...
神经网络公式推导：BP反向传播、长短时记忆（LSTM）、GRU（Gated Recurrent）神经网络
Weidong的博客
10-07 5753
1、BP反向传播神经网络介绍及公式推导 神经网络中的反向传播（BackPropagation）介绍及公式推导 神经网络中的激活函数的作用，最常用的两个激活函数Sigmoid 和TanH 代价函数对介绍二次代价函数(Quadratic Cost)，交叉熵代价函数(Cross-entropy Cost)。 下载：BP反向传播神经网络介绍及公式推导 2、长短时记忆神经网络（LSTM）介绍及公式推...
神经网络
Meyayron正在玩游戏中...
02-06 346
神经网络的正向&&反向传播 通过正向传播后得到的误差来进行反向传播，反向传播时通过求导的方式更新权值，获得误差更小的权重参数。 具体讲解见： http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 神经网络的代价函数 相比逻辑回归的代价函数，这里增加了一个关于K的累加，K代表的是分类的数量。下标K的意思就是计算
BP神经网络学习笔记
crhxiyhx的博客
04-18 1320
一、简单理解 bp是back propagation的简写，意思为反向传播。而网络，我找到了下面这个三层网络的图， 我感觉这个图还是可以看的，将N看作输入层，R作为输出层，N1—N5作为隐藏层，M1—M5看作输入层到隐藏层的权重，A1—A5为隐藏层到输出层的权重。而这个图的计算也比较简单，R=N*M1*A1+N*M2*A2+N*M3*A3+N*M4*A4+N*M5*A5.。这个图并非神经网络，他只是一个普通的网络，因为它是单向传播的，神经网络是可以反向传播的网络。 二、BP神经网络的 ...
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
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结构之法 算法之道
07-02 90万+
2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我一直想再写点技术性文章但每每恨时间抽不开。然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，耳濡目染中，总会顺带着学习学习。
神经网络与深度学习笔记：BP神经网络超详细推导
最新发布
2301_76191576的博客
09-12 2451
至此完成一次完整迭代，下一次笔记将会给出代码实践过程，请持续关注。
BP神经网络算法原理-bp神经网络模型-bp神经网络代码matlab-学习笔记
botf201802的博客
04-20 7303
matlab提供了一个工具箱来实现BP神经网络，bp神经网络模型matlab工具箱还提供了非常多的训练算法，不过默认一般使用trainlm算法。BP神经网络的原理就像下面的图一样，模仿人的大脑的原理，把看到的东西作为输入，然后经过大脑，最后作为输出。在学习一段时间后，开始有些知识有些遗忘，所以整理一下，作为自己的学习笔记，以及帮助其他人学习。这是一个只有一个隐层的BP神经网络(加上输入层、输出层，称为三层BP神经网络)，在代码中我们用到newff函数，train函数，sim函数，具体的意义可以参考。
bp神经网络笔记
qq_62557167的博客
08-08 377
方法其实与上面说的差不多，但是有个地方需要变一下，在上文计算总误差对 w5的偏导时，是从out(o1)---->net(o1)---->w5,但是在隐含层之间的权值更新 时，是out(h1)---->net(h1)---->w1,而out(h1)会接受E(o1)和E(o2)两个地方传来的 误差，所以这个地方两个都要计算。利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差，再用这层误差来估计更前一层误差，如此获取所有各层误差估计。BP算法的核心思想是:学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。...
基于BP神经网络模型的笔记本电脑销售预测研究
05-18
"基于BP神经网络模型的笔记本电脑销售预测研究" 本研究旨在基于BP神经网络模型对笔记本电脑销售进行预测，该模型具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构，能够处理复杂的销售数据。通过对笔记本电脑销售数据的...
基于BP神经网络的笔记本电脑评测体系
12-29
基于BP神经网络的笔记本电脑评测体系这篇论文主要介绍了BP神经网络在笔记本电脑评测中的应用。BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种多层前馈网络，通过误差逆传播算法训练。它模仿了动物神经网络的处理方式，能够...
神经网络学习 之 BP神经网络.pdf
03-20
BP神经网络学习笔记 BP神经网络是神经网络学习中的一种重要算法，以下是BP神经网络的详细知识点： 第一章 概述 BP神经网络是反馈神经网络的一种， BP全称为Back Propagation，意为反向传播算法。BP神经网络是一种...
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看牛顿法的时候，遇到的这个问题 原问题是要用牛顿法求对数似然函数 l(θ)l(\theta) 的最大值，也就是似然函数导数的零点，即迭代过程为： θ:=θ−l′(θ)l′′(θ)\theta := \theta - \frac{l^{'}(\theta)}{l^{''}(\theta)}如果 θ\theta 为向量，就会想，函数对向量求导怎么求？ 所以查了一下：1. 标量对向量求导：结果是向量
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涉及到的两个概念就是 ： 广义线性模型（Generalized Linear Models） 和 指数分布族 （The exponential family）有一个这样神奇的式子： p(y;η)=b(y)eηTT(y)−a(η)p(y;\eta) = b(y)e^{\eta^TT(y)-a(\eta)}来表示指数分布族，只要我们给定特定的 T(y),a(y),b(y)T(y), a(y), b(
Word2vec 入门（skip-gram部分)
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08-15 3803
Skip-gram给定句子中一个特定的词（input word），随机选它附近的一个词。网络的目标是预测 我们选到这个附近词的概率。输入，输出取窗口大小为2（前后两个词）：得到一些词对： 如之中的（quick, brown) 训练神经网络时： 输入quick的one-hot编码, 输出层softmax分层的brown的概率应该是最大的隐层：我们训练一个简单的网络来执行一个任务，但是我们实际
【机器学习笔记】SVM part2: 核函数与SMO算法
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09-03 2293
回顾我们之前的问题： 之前我们说到，假设我们了 α\alpha, 又有样本点数据，我们很容易由 w=∑mi=1αiy(i)x(i)w=\sum_{i=1}^m\alpha_iy^{(i)}x^{(i)} 得出 ww, 同时也求得了 bb那么就得到了这个分类面 wTx+bw^Tx+b ,我们换一种表示方法： wTx+b=(∑i=1mαiy(i)x(i))Tx+b=∑i=1mαiy(i)<x(i)
【机器学习笔记】判别模型和生成模型（贝叶斯估计）
Preke的专栏
10-08 1972
先验和后验的区别先验概率是在缺乏某个事实的情况下描述一个变量; 而后验概率是在考虑了一个事实之后的条件概率. 先验概率通常是经验丰富的专家的纯主观的估计. 判别模型不妨重新考虑一下LR的过程来理解,因为这就是一个判别模型，我总是在用这个例子。 我们有一堆样本点 (x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n) ， 希望通过
【机器学习笔记】Locally Weighted Regression (Loess)
Preke的专栏
10-02 1781
非参数学习算法参数数量随着训练集大小增长Locally Weighted Regression(Loess)简单来说就是事先不用确定参数数量（模型）， 每次预测的时候，用指定的样本点周围的样本点进行临时训练，确定参数；like this: 选定中心点 xx 周围 nn 个点 x(i),...x(n)x^{(i)},...x^{(n)} 定义 θ:[θ1,...,θn]\theta:[\theta_
详解BP神经网络算法及其代码实现
第二个文件“机器学习入门学习笔记：（一）BP神经网络原理推导及程序实现 - 做人要厚道_xu - 博客园.pdf”，从命名上可以看出，该文档更偏向于初学者，从基础原理的推导开始，一步步引导学习者理解BP神经网络，并...
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