bp神经网络算法

假设我们现在需要初始化的神经网络如下所示： 我们初始化权值为 其中W1代表 输入层到隐藏层 的权值矩阵，W2代表 隐藏层到输出层 的权值矩阵。 假设网络的输入为[x1,x2,x3]，然后通过网络的正向传播，可以得出： 由于 我们可以知道: 从上面可以知道，此时隐藏层的值是相同的，然后经过激活函数f后， 得到的a4,a5仍然是相同的 ，如下： 最终网络的输出为： 此时，假设我们的真实输出为y,则均方误差损失函数可以表示为 ： 到了这里，此时又应该到我们伟大的BP反向传播算法出场了！ 我们需要反向更新权值，它使得预测的输出值与真实值越来越靠近。 这里假设我们的读者已经知道了BP反向传播的过程，可以参看 通俗理解神经网络BP传播算法 - 知乎专栏 。 可以知道，通过反向传播后，结点4,5的梯度改变是一样的，假设都是 ,那么此时结点4与结点6之间的参数，与结点5与结点6之间的参数变为了，如下： 由上式可以看出，新的参数相同了！！！！ 同理可以得出输入层与隐藏层之间的参数更新都是一样的，得出更新之后的参数 都是相同的！然后不管进行多少轮正向传播以及反向传播，每俩层之间的参数都是一样的。 换句话说，本来我们希望不同的结点学习到不同的参数，但是由于参数相同以及输出值都一样，不同的结点根本无法学到不同的特征！这样就失去了网络学习特征的意义了。 隐藏层与其它层多个结点，其实仅仅相当于一个结点！

如何使用 BP 神经网络 MATLAB 实现 BP 网络的创建 BP 网络的仿真 BP 网络的训练 设计实例 函数逼近 回归分析 特征识别 什么是 BP 神经网络 BP 神经网络概述 BP 网络神经元模型 BP 神经网络结构 BP 网络学习规则 BP 算法 批处理学习算法 BP 网络的局限性 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2688910/blog/1615219

CNN、RNN、DNN的一般解释 https://www.jianshu.com/p/bab3bbddb06b?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation 0.0952017.10.16 19:10:36字数 3,145阅读 4,648 CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？ 转自知乎 科言君 的回答 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。 （扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…） 但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的函数都无能为力（比如最为典型的“异或”操作）。连异或都不能拟合，你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□╰)o 随着数学的发展，这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人（反正就是一票大牛）发明的多层感知机

🚙 Index 多层感知机（MLP）介绍 深度神经网络的激活函数 深度神经网络的损失函数 多层感知机的反向传播算法 神经网络的训练技巧 深度卷积神经网络 前馈神经网络（feedforward neural network）是一种最简单的 神经网络 ，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的 人工神经网络 之一。研究从20世纪60年代开始，目前理论研究和实际应用达到了很高的水平 ——百度百科 而深度学习模型，类似的模型统称是叫 深度前馈网络（Deep Feedforward Network） ，其目标是拟合某个函数f，由于从输入到输出的过程中不存在与模型自身的反馈连接，因此被称为“前馈”。常见的深度前馈网络有：多层感知机、自编码器、限制玻尔兹曼机、卷积神经网络等等。 01 多层感知机（MLP）介绍 说起 多层感知器（Multi-Later Perceptron） ，不得不先介绍下 单层感知器（Single Layer Perceptron） ，它是最简单的神经网络，包含了输入层和输出层，没有所谓的中间层（隐含层），可看下图： 也就是说，将输入向量赋予不同的权重向量，整合后加起来，并通过激活函数输出1或-1，一般单层感知机只能解决线性可分的问题，如下图： 我选择了0个隐含层

人工神经网络 人工神经网络,是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型,它对大脑的生理研究成果为基础,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现一些特定的功能 1943年, 美国心里学家和数学家联合提出了形式神经元的数学模型MP模型,证明了单个神经元能执行逻辑功能,开创了人工神经网络研究的时代.1957年,计算机科学家用硬件完成了最早的神经网络模型,即感知器,并用来模拟生物的感知和学习能力.1969年, M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后,指出感知器不能解决高阶谓词问题.随着20世纪80年代以后,超大规模集成电路,脑科学,生物学,光学的迅速发展为人工神经网络的发展打下了基础,人工神经网络进入兴盛期 人工神经元是人工神经网络操作的基本信息处理单位,人工神经元的模型如下,它是人工神经网络设计基础,一个神经原对输入信号X = [x 1 , x 2 , ...x m ] T 的输出y为y=f(u+b) 人工神经网络的学习也称为训练,指的是神经网络在收到外部环境的刺激下调整神经网络的参数,是神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程.在分类与预测中,人工神经将网络主要使用有指导的学习方式,即根据给定的训练样本,调整人工神经网络的参数以使网络输出接近于已知的样本类标记或其他形式的因变量. 激活函数分类表 在人工神经网络的发展过程中

神经网络中最基本的成分是神经元模型，在生物神经元中每个神经元与其他神经元相连，当他“兴奋”时就会向连接的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过一个“阈值”那么他就会被激活，即兴奋起来，向其他神经元发送化学物质。 1943年，【McCulloch and Pitts】将上述的情形抽象为如图所示的简单模型，这就是一直沿用至今的“M-P神经元模型”。在这个模型中，神经元接收来自n个其他神经元的输入信号，这些信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理已产生的神经元的输出。 阈值的目的是：使通过激活函数后得到的非线性图像可以左右移动而增加解决问题的能力 理想中的激活函数是阶跃函数，他将输入值映射成为0或1，1对应神经元的兴奋。0对应神经元的抑制，然而阶跃函数具有不连续不光滑等不好的性质，因此常用Sigmoid函数作为激活函数，典型的Sigmoid函数如如所示，它把可能在较大范围内变化的输入值挤压到（0，1）输出值范围内，因此也常被称为挤压函数。 激活函数通常选择非线性的函数，非线性的函数比起线性的函数进行任意的线性组合，或者在复合一个线性函数，仍得到一个线性函数；而非线性的函数进行线性符合或者在复合非线性函数之后得到的就不再是一个线性函数，它将呈现一个更加回环曲折的图像。 激活函数的主要作用是

说明： 通常一个神经网络由一个input layer，多个hidden layer和一个output layer构成。 图中圆圈可以视为一个神经元（又可以称为感知器） 设计神经网络的重要工作是设计hidden layer，及神经元之间的权重 添加少量隐层获得浅层神经网络SNN；隐层很多时就是深层神经网络DNN LinearRegression模型： sigmoid函数： LR可以理解为如下结构： 所以逻辑回归是一个单层感知器（没有隐层）结构。 如果你觉得这篇文章看起来稍微还有些吃力，或者想要系统地学习人工智能，那么推荐你去看床长人工智能教程。非常棒的大神之作，教程不仅通俗易懂，而且很风趣幽默。点击 这里 可以查看教程。 LR或者linear SVM更适用线性分割。如果数据非线性可分（现实生活中多是非线性的），LR通常需要靠特征工程做特征映射，增加高斯项或者组合项；SVM需要选择核。 而增加高斯项、组合项会产生很多没有用的维度，增加计算量。GBDT可以使用弱的线性分类器组合成强分类器，但维度很高时效果可能并不好。 如下图非线性可分 从逻辑回归看，单层感知器只能解决线性问题。要解决非线性问题，需要引入多层感知器（加入隐层）。 前面说可以使用两个线性分类器的逻辑与可以完成上例的非线性分割。暂时不管两个线性分类器，现在先使用神经元（感知器）达到逻辑与的效果 假设 这样，g(z)完成逻辑与：

系统学习机器学习之神经网络（三）--GA神经网络与小波神经网络WNN 2017年01月09日 09:45:26 Eason.wxd 阅读数 14135 更多 分类专栏： 机器学习 1 遗传算法 1.1 遗传算法简介： 遗传算法是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随 机化搜索方法。它是由美国的 J.Holland 教授 1975 年首先提出，其主要特点是直接对结构对 象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力； 采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需 要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处 理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术之一。 在遗传算法里，优化问题的解被称为个体，它表示为一个变量序列，叫做染色体或者基 因串。染色体一般被表达为简单的字符串或数字串，不过也有其他的依赖于特殊问题的表示 方法适用，这一过程称为编码。首先，算法随机生成一定数量的个体，有时候操作者也可以 对这个随机产生过程进行干预，以提高初始种群的质量。在每一代中，每一个个体都被评价， 并通过计算适应度函数得到一个适应度数值。种群中的个体被按照适应度排序，适应度高的 在前面。这里的“高”是相对于初始的种群的低适应度来说的。

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文章目录 一 监督学习 1 classification分类 （1） Binary Decision Tree(BDT)二分决策树 （2） Naive Bayesian Classifier朴素贝叶斯分类器 （3） Neural Network(NN)神经网络 （4）Convolution NN(CNN)卷积神经网络 （5）Deep Belief Networks(DBN)深度信念网络 （6）Recurrent NN(RNN)深度循环神经网络 2 regression回归 （1）LinearRegression线性回归： （2）树回归： 二 强化学习 1 Q-learning 2 Deep Q Networks 3 Double Q-learning 4 Prioritized experience replay 三 无监督学习 1 Dimensionality Reduction降维 （1）Stacked Auto-Encoders(SAE)栈式自编码 （2）Local Linear Embedding局部线性嵌入 2 Clustering聚类 （1）聚类算法简介 （2）聚类算法分类 （3）KMeans算法 （4）层次聚类（hierarchical clustering） （5） DBSCAN（基于密度的聚类算法） 3 Density Estimation密度估计 一 监督学习