前言本例程实现了一个最简的，支持自定义层数和每一层神经元个数的 全连接前馈神经网络。其实，它就是一般教课书里面入门的一种人工神经网络。本例程具有以下自特点：实现了反向传播（BP）算法实现了随机梯度下降（SGD）算法全部神经元使用sigmoid激活函数经过实验，我发现，在没有任何优化的网络结构上（本例的结构）不适合使用类似relu的激活函数，因为它对输入的数据范围不加限制，会造成优化过程中出现 Na
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2023-07-18 15:12:32
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七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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文章目录前言一、简介二、BP神经网络的网络流程1.结构2.流程3.实例4.优缺点总结 前言BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。一、简介BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：是前向传播的，而误差是反向传播的。
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2023-08-14 19:34:27
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In this article, I’ll show you how to create and train a neural network using Synaptic.js, which allows you to do deep learning in Node.js and the browser. 在本文中，我将向您展示如何使用Synaptic.js创建和训练神经网络，该网络使您可以在
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2023-12-06 23:11:23
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自己搭建神经网络太复杂？别怕！ 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中，你将学到 如何使用Synaptic.js（https://synaptic.juancazala.com/#/ ）创建和训练神经网络。 利用这款工具，我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。 今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程（XOR
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2023-07-26 21:12:02
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更新代码：2016.11.14 全部代码实现了，B P算法。 所有论文公式晦涩难懂，特别是我们这种已经把微积分还给老师的人来说 总结下几个重要公式： 输出层每个细胞元：误差=（目标值-输出值）*输出值*（1-输出值）新权重=现在的权重+（学习率*上一个层每个细胞的输出值* 误差） 隐藏层每个细胞元：误差=与之相连的下一层（
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2023-08-04 18:06:03
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线性关系可以说是最简单的关系，但在大多数实际问题求解中，线性关系往往不能体现事物之间的复杂关系。而神经网络算法具有非线性关系的逼近能力。在以往所学的算法中，往往是通过得到一个f(x)函数来描述y和x之间的关系的，但神经网络算法是通过层级之间一系列权重来体现关系的。附上一张经典的图。算法的原理部分比较复杂，感兴趣的可以自行了解。而通过matlab则极容易建立神经网络模型。这里通过一个小的题目使该算法
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2023-06-13 21:05:38
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人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法.该算法像人一样，具有一定的学习能力。人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西.该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势，如图像识别 (人脸识别，车牌识别)， 声音识别方面已经有成熟的运用。 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现):假设要解决这个问题: 写一个程序， 判断 0, 1, 2, 3 ...
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2023-07-19 12:56:19
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神经网络算法原理及编程实现Author:shoupt,Johnson·smith一：神经网络算法概述： ANN（Artificial Neural Network）算法是一种模拟动物神经网络行为特征的算法。这种算法是由大量简单的神经元（或神经节点，计算单元）构成的非线性系统。它在一定程度上模拟了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能，它是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟
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2023-07-28 17:04:11
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import java.util.Random;
public class BpDeep {
/**
* 各层节点值
*/
public double[][] layer;
/**
* 各层节点误差
*/
public double[][] layerErr;
/**
* 各层节点权重
*/
public double[][][] layer_weight;
/**
* 各层节点权重动量
*/
p
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2023-07-17 21:13:57
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如何用70行Java代码实现神经网络算法。如何用70行Java代码实现神经网络算法import.Random;publicclassBpDeep{publicdouble[][]layer;//神经网络各层节点publicdouble[][]layerErr;//神经网络各节点误差publicdouble[][][]layer_weight;//各层节点权重publicdouble[][][]la
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2024-01-06 20:19:47
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运行环境：jre1.7以下是神经网络的主体类public class NeuralNetwork {
int inputNodes;//输入层节点数
int hiddenNodes;//隐藏层节点数
int outputNodes;//输出层节点数
double learningRate;//学习率
double[][] weight_ih;//输入层与隐藏层之间的权重
doubl
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2023-07-19 12:56:39
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原标题：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打的问题，而要关心如何打赢的问题。程序员如何学习机器学习对程序员来说，机器学习是有一定门槛的(这个门槛也是其核心竞争力)，相信很
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2023-11-08 21:57:05
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工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。简介BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法，David Rumelhart和James McClelland提出的反向传播算法是最具影响力的。其包
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2023-06-21 20:25:42
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• 构建一个神经网络• 激活函数• Encog持久化• 在代码里使用Encog Analyst这章将展示用Encog怎样构造前馈与简单递归神经网络,以及在最后部分怎样保存这些神经网络。创建神经网络类型使用BasicNetwork和BasicLayer这两个类，除了这两个类，还使用了激活函数，激活函数的作用也将讨论。考虑到神经网络需要花费大量时间去训练，因此保
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2023-09-26 16:55:09
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本教程集合了我感兴趣的三个方面：Java 语言、人工神经网络和年度 NCAA 男篮甲级锦标赛（也称为“疯狂三月”）。鉴于这一点，在本教程中，我将介绍以下四个主题：人工神经网络 (ANN) 概念多层感知器 (MLP)Neuroph Java 神经网络框架案例研究：疯狂三月我并不打算提供人工神经网络的全套（或近乎全套的）理论。网络上已经有很多资源都很好地阐述了这一复杂主题（在需要时我会提供链接）。我要
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2024-02-06 22:54:15
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神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型。即上述定义中的“简单单元”。在生物神经网络中，每个神经元与其他申请元相连，当它“兴奋”时，就会向相连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”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经
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2023-08-06 00:04:16
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加原因是为什么这萝卜还用说坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的如果谷歌得到了什么启示,
原创
2021-04-22 20:32:04
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