神经网络学习 之 BP神经网络

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络，才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。 本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(Back Propagation)神经网络。概述BP（Back Propagation

神经网络是如何运用梯度下降算法进行学习

当神经网络预测结果不准确时，如何调整让网络变得准确呢？ 这个调整自身然后让自己预测更加准确的过程就是学习我们知道，预测的是否准确是又W和b来决定的，所以神经网络学习的目的就是找到合适的W和b。通过一个叫做梯度下降的算法可以达到这个目的。梯度下降算法： 一步步地改变w与b的值，新的w与b会使得损失函数的输出结果更小，即一步一步让预测更加精准。 我们所谓的训练神经网络其实就是找到一组w与b，使得这

图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）

项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 文章篇幅有限，部分程序出图不一一展示，详情进入项目链接即可图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现（PGL）[前置学习系列二]上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述，下面进图GMLnetworkx ：Netwo

​[IJCAI 2022 | 论文简读] 超图神经网络的超图结构学习

作者 | 乔剑博 编辑 | 李仲深论文题目Hypergraph Structure Learning for Hypergraph Neural Networks论文摘要超图是对实体之间的高阶关系进行编码的自然且富有表现力的建模工具。超图神经网络 (HGNN) 的几种变体用于学习超图中的节点表示和复杂关系。当前大多数方法都假设输入超图结构准确地描述了超图中的关系。然而，输入的超图结构不可避免地包含

深度学习与神经网络基础入门学习

关于神经网络与深度学习算法，以下SMDD会从最基础的概念讲起来，不会有复杂的公式和难以理解的东西 在了解基本之前我们先来看看几个基本的概念，虽说是高数基础，但很好理解 导数:一个平滑，连续的函数在某处的切线的斜率 如果说函数在有定义的某点上可以切，我们就说在这点可导 e:皮尔纳常数，什么是皮尔纳常数？这个不需要过多了解，你就把他当做派一样对待 定义一个函数exp(x)=e^x *以上基

【普林斯顿博士论文】深度神经网络在监督学习、生成建模和自适应数据分析中的泛化

来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文从监督学习开始，最终目的是通过提出新的理论框架和实用工具，阐明深度神经网络在生成式建模和自适应数据分析中的泛化性能。复制为什么在小数据集上训练的具有大量参数的神经网络仍然可以准确地对未见过的数据进行分类?这种"泛化之谜"已经成为深度学习中的一个核心问题。除了传统的监督学习设置，深度学习的成功扩展到许多其他体制，在这些体制中，我们对泛化

[GPT] 神经网络模型方面的课程、神经网络模型与深度学习

  现在有很多关于神经网络模型的课程。以下是一些比较受欢迎的神经网络模型课程： Stanford CS231n：卷积神经网络（CNNs）课程 Deep Learning Specialization：由Andrew Ng教授领导，包括神经网络和深度学习相关的课程 Coursera Neural Networks and Deep Learning：也由Andrew Ng教授主讲，课

TF之BN：BN算法对多层中的每层神经网络加快学习QuadraticFunction_InputData+Histogram+BN的Error_curve

TF之BN：BN算法对多层中的每层神经网络加快学习QuadraticFunction_InputData+Histogram+BN的Error_curve   目录 输出结果 代码设计     输出结果   代码设计 # 23 Batch Normalization import numpy as

使用FORCE训练的脉冲神经网络中的监督学习（Matlab代码实现）

👨‍🎓个人主页：研学社的博客  💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思

【读一本书】《昇腾AI处理器架构与编程》--神经网络基本知识学习(1)

今天我们要讲的主题是 —— 神经网络基础知识。 1 聊聊为啥写这个系列 我最开始玩公众号的前因，其实在第一篇博客里就提过了，主要是为了督促自己学习并记录、分享自己的想法。因此断断续续地写了20+python相关的博客，也收获了一些陌生同学的善意。虽然也很羡慕大神们的上千、上万粉丝（过500

神经网络与深度学习（深度学习入门）

神经网络和深度学习是一本免费的在线书。本书会教会你： 神经网络，一种美妙的受生物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进行学习 深度学习，一个强有力的用于神经网络

神经网络与机器学习 笔记—复制器（恒等）映射

    反向传播算法是一个对于计算代价函数的梯度（即一阶导数）计算有效的技术。代价函数由刻画多层感知器的可调参数（突触权值和偏置）的函数来表示。算法计算能力是由两个明显的性质而导出的：反向传播算法是局部计算简单的；当算法是在线（逐次）学习时它实现权值空间的随机梯度下降。  

神经网络与机器学习 笔记—单神经元解决XOR问题

单神经元解决XOR问题     有两个输入的单个神经元的使用得到的决策边界是输入空间的一条直线。在这条直线的一边的所有的点，神经元输出1；而在这条直线的另一边的点，神经元输出0。在输入空间中，这条直线的位置和方向有两个输入节点相连的神经元的突触权值和它的偏置决定。由于输入模式（0,0）

神经网络与机器学习 笔记—多层感知器（MLP）

多层感知器（MLP）     Rosenblatt感知器和LMS算法，都是单层的并且是单个神经元构造的神经网络，他们的局限性是只能解决线性可分问题，例如Rosenblatt感知器一直没办法处理简单异或问题。然而日常生活中大多数问题不是线性可分的，都是多维度且无法直接进行线性分类。为了增

神经网络与机器学习 笔记—Rosenblatt感知器收敛算法C++实现

Rosenblatt感知器收敛算法C++实现 算法概述 自己用C++实现了下，测试的例子和模式用的都是双月分类模型，关于双月分类相关看之前的那个笔记： https://blog.csdn.net/u013761036/article/details/90548819 直接上实现代码： #pra

1神经网络和深度学习笔记

本质是函数的拟合 分类模型本质上是在做拟合——模型其实就是一个函数（或者一簇函数），里边有一些待定的参数，根据已有的数据，确定损失函数（最

基于SNN脉冲神经网络的Hebbian学习训练过程matlab仿真

目录 一、理论基础 二、案例背景 1.问题描述 2.思路流程 三、部分MATLAB仿真 四、仿真结论分析 五、参考文献 一、理论基础         近年来，深度学习彻底改变了机器学习领域，尤其是计算机视觉。在这种方法中，使用反向传播以监督的方式训练深层（多层）

MLP神经网络，GRNN神经网络，SVM神经网络以及深度学习神经网络对比识别人体健康非健康数据

目录 一、理论基础 二、案例背景 1.问题描述 2.思路流程 三、部分MATLAB程序 四、仿真结论分析 五、参考文献 一、理论基础     MLP多层感知器神经网络（Multi-layer perceptron neural networks），其结构由输入层、一个或多个隐藏层、输出层构

【毕业设计_课程设计】基于神经网络学习的在线纸币识别【源码+论文】

文章目录 0 项目说明1 项目说明2 系统设计2.1 设计要求2.2 设计方案 3 效果展示4 论文目录5 项目工程 0 项目说明 基于神经网络学习的在线纸币识别 提示：适

【转载】 共享相关任务表征，一文读懂深度神经网络多任务学习

原文地址： https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-06-23-5       ------------------------------------------------------------------------------------       共享相关任务表征，一文读懂深度神经

神经网络设计的学习笔记

神经网络基础学习笔记（三）神经网络的学习

目录 前言： 4.1从数据中学习 4.1.1数据驱动 4.1.2训练数据和测试数据 4.2损失函数 4.2.1均方误差 4.2.2交叉熵误差 4.2.3mini-batch学习 4.2.5为什么要设定损失函数 4.3数值微分 4.3.1导数 4.3.2一个微分的例子 4.3.3偏导数 4.4梯度 4.4.1梯度法

神经网络基础学习笔记（一）感应机（人工神经元）

目录 第二章：感应机（人工神经元） 二. 感知机 2. 简单逻辑电路 2.1简单逻辑电路 2.2代码实现： 2.3导入权重和偏置 2.4感知机局限性 2.5多层感知机实现（解决异或门） 2.6 小结 第二章：感应机（人工神

BP神经网络算法学习

BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程。 一个神经网络的结构示意图例如以下所看到的。 BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）

BP神经网络算法学习

BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程。 一个神经网络的结构示意图例如以下所看到的。 BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）

神经网络与深度学习笔记（四）：向量化以提高计算速度

我们在计算模型w的转置乘上x的时候，往往需要把w和x分别进行向量化然后运算，因为这样会使我们的计算机得到结果的时间更快，而且这种方法不管是在CPU还是在GPU上都是成立的，首先我们来看看代码： import numpy as np import time a=np.random.rand(1000000) b=np.random.rand(1000000) toc=time.time() c=

人工智能，人工神经网络，机器学习，深度学习，卷积神经网络 时间线与内在联系（转载）

来源：https://blog.csdn.net/normol/article/details/89886067 这算是解开自己的疑惑，因为网上说法不一。自己去总结了一下，回过头来看其实别人说的也没错。因为这些概念在时间起源上的顺序不一定就是它们演化后的逻辑关系。。因此为了说明白，将从时间上和逻辑关系上分别说明。（注：自己仅是花了1一个小时不到，在维基百科上进行的归纳，如有不对，请指出。） 首先

深度神经网络学习过程中的梯度消失问题

深度神经网络学习过程中的梯度消失问题 2017年09月14日 13:20:17 生活常识 阅读数 13500 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.

[转]感知神经网络模型与学习算法

本文转载自CSDN,原文链接 单层感知器 该概念的是在1957年美国学者Rosenblatt提出的。 感知器是监督学习的神经网络模型。单层感知器是包含一个突触权值可调的神经元的感知器模型。是神经网络用来进行模式识别的一种最简单的模型，属于前向神经网络类型，但是仅由一个神经元组成的单层感知器只能区分线性可分的模式。 一个感知器模型，包括一个线性的累加器和一个二值阈值元件，同时还有一个外部偏差