总体上来讲,神经网络的算法是比较复杂的,后面有非常精妙的数学原理,而且对这些数学方法,还需要证明其具有收敛性,所以很多神经网络的书籍,绝大部分都是一些数学模型介绍、推导和证明,对于非数学专业的我们来说,感沉像看天书一样。…
分类:神经网络算法
Stanford机器学习---第五周.BP神经网络算法
第五周 BP神经网络算法Back propagation algorithm 关键词 代价函数J(Θ)、反向传播、梯度检验、…
python实现反向传播的神经网络算法
吴恩达机器学习在讲神经网络的时候讲的不是很清楚,而且视频中的公式有很多错误,结合课后的材料和参考别人的实现之后才终于理清了反向传播算法的脉络,下面简单的说一下反向传播算法的原理和相关公式。 第一步:前向传播 最简单的神经…
神经网络算法(上)
1. 背景: 1.1 以人脑中的神经网络为启发,历史上出现过很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropag…
深度学习笔记(一):实现一个神经网络算法
实现一个手写数字识别的算法(使用神经网络算法) MNIST数据集: 正向传播 反向传播 完整的神经网络实现代码 实现一个手写数字识别程序 实现一个手写数字识别的算法(使用神经网络算法) MNIST数据集: 训练(trai…
深度学习笔记(九)卷积神经网络算法
卷积神经网络 卷积神经网络介绍CNN 卷积层 一个概念local receptive field: 共享权重和偏向: feature map(特征映射)的概念 池化层(pooling layer) 总结 卷积神经网络 卷…
深度学习框架Caffe学习笔记(8)-BP神经网络算法
神经网络 MNIST例程中,如果将lenet_train_test.prototxt去掉两个卷积层和下采样层,剩下两个全连接层,这个网络模型就是一个简单的神经网络模型。使用该模型训练,最终准确率也可以达到97%以上。 该…
【DL--22】实现神经网络算法NeuralNetwork以及手写数字识别
1.NeuralNetwork.py #coding:utf-8 import numpy as np #定义双曲函数和他们的导数 def tanh(x): return np.tanh(x) def tanh_deri…
神经网络算法--BP网络--人脸朝向
神经网络算法之二:BP网络 提纲作者: 洪北川 其实BP神经网络只是某种意义上RBF网络的复杂化,反映在三点上: 1)网络的中间层增加了; 2)权重W复杂化;(这是废话) 3)对权的推导采用有后往前的方法; B…
JavaScript 实现简单的神经网络算法
原文地址:http://www.codeceo.com/article/javascript-neural-network.html 神经网络简介 神经网络试图模拟大脑的神经元之间的关系来处理信息。它的计算模型通常需要大…
深度学习入门笔记(三)————BP神经网络算法推导
一 多层网络结构 误差反向传播,把误差从最后输出层往上传,每一层神经元都可以不断调节权值,使其达到一个最好的状态。有几个类别设置几个输出单元。层数越多,数据提取的特征越高层。 二 常用激活…
如何用70行Java代码实现深度神经网络算法
对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关心打不…