前言：国际著名人工神经网络专家Hecht-Neilsen:人工神经网络是由人工建立的有以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续断续的输入状态响应而进行信息处理. 神…

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library(AMORE)data<-read.table(‘G:\\dataguru\\ML\\ML09\\基于BP网络的个人信贷信用评估\\基于BP网络的个人信贷信用评估\\german.data…

参照《Python神经网络编程》写一个简单的三层神经网络 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import numpy # sigmoid  函数 import scip…

更新记录： 2018年2月5日 初始文章版本   近几天需要进行英语手写体识别，查阅了很多资料，但是大多数资料都是针对MNIST数据集的，并且主要识别手写数字。为了满足实际的英文手写识别需求，需要从训练集构造到…

最近在跟着Andrew Ng老师学习深度神经网络.在学习浅层神经网络(两层)的时候,推导反向传播公式遇到了一些困惑,网上没有找到系统推导的过程.后来通过学习矩阵求导相关技巧,终于搞清楚了.首先从最简单的logistics…

符号： \[\left\{ {\left( {{x^{\left( 1 \right)}},{y^{\left( 1 \right)}}} \right),\left( {{x^{\left( 2 \right)}},{…

　　　　在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1. DNN反向传播算法要解…

指数衰减法： 公式代码如下： decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps) 　　变量含义： 　　decayed_lear…

神经网络基本模型： 1.前向神经网络：无圈的有向图N=（V,E,W），其中，V为神经元集合，E为连结权值集合，W为每一连结赋予一实值的权重。 神经元集V可以被分成无接受域的输入结点集V1，无投射域的输出结点集V0和既有接…

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的…

什么是神经网络？ 神经网络是由很多神经元组成的，首先我们看一下，什么是神经元 上面这个图表示的就是一个神经元，我们不管其它书上说的那些什么树突，轴突的。我用个比较粗浅的解释，可能不太全面科学，但对初学者很容易理解： &n…