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标题: Matlab BP神经网络（上） [打印本页]
作者: uperrua    时间: 2021-7-15 10:57
标题: Matlab BP神经网络（上）
什么是人工神经网络(ANNs)？
- V" H, c6 `- ]) Q1 n在机器学习和认知科学，artificial neural networks(ANNs)是启发自生物神经网络的一种统计学习模型。ANNs可以利用大量的数据来估计和近似函数。通常我们把它看成是一个黑箱子。
/ }3 _  ]2 _- Z& i$ [2 d8 b4 W  {
  a% k. g1 i! {* ?8 a; w人工神经元模型1 U/ q. Y, V4 U0 ]; {4 |: i
8 b5 ]+ K7 Y. M

5 q7 t! d1 @8 B; F8 V, G! U& C
- ~0 S% s4 Q. W5 q) [# |3 M% A其中 X X X为输入的向量； W W W为权重变量； θ \theta θ是偏执值； n e t net net为 x , w x,w x,w向量的内积减 θ \theta θ; f ( ⋅ ) f(\cdot) f(⋅)是激活函数。
+ Q2 g4 U! u5 ^( N" ]( l4 T3 D" {9 U5 d. G- V, e

, |' f3 ]# b) D7 N" }. R( `+ _
神经网络概述' q! m/ s: X8 ^4 e) ^
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络8 B/ t% U+ ?, j/ H
按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络1 r- ]6 d( P: O% g) N/ k
按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络$ \6 n/ M2 m! a; z

; v" j" i! k9 Q% S7 tBP神经网络
5 a& L2 k/ _# |4 R, i8 W9 {BP算法是教授人工神经网络如何执行给定任务的一种常用方法。; W- x$ F; m  c8 |$ c) ]
BP神经网络是一种监督学习方法，它需要知道或能够计算出训练集中任何输入的期望输出。
4 S5 T7 G2 {! A" _2 w反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。2 u0 V6 O/ [+ ~+ f1 w; p2 V8 }. R
算法：  t& M6 R9 W/ z, H: }3 I2 ?
第一阶段：传播
0 O5 D3 k5 j* |/ X; X* F8 b  H; p- [# I+ ^
前向传播：
' u, z2 }- O+ S3 D: y- [/ X9 a& O7 x; O9 B1 W3 U, C
; F  }/ g7 I$ o% l; K7 J
0 o  E& w- {; U
: K7 q  S  z$ h1 S6 u" x
' F. v- K# y- T

, n6 h4 r/ O3 l+ Z# C : S+ a2 [8 n% l/ H
9 F/ X7 R5 L2 T4 R

1 ?$ n5 _  u& R0 }6 h
9 C% p6 E5 U; K- R) [5 }) D) L. S
4 T) J4 ~2 ]/ W. {, t% A8 L! {8 J% g- B1 E: I/ I4 U; R
2 f( o! c9 }' u) L
2 j/ y1 {" [; h/ f% X* u
8 L' f. t8 [: q. @
反向传播：3 f0 d% M, w% \5 E0 y! g
3 d" @+ f. F6 t( H3 R6 @$ \
5 K/ X+ j8 G. U+ z

7 q3 _: k* R) g( d' F6 ]( q9 W% S
8 I, h; G, u: w+ c9 [0 \7 q) q; G$ x
" ^% e! R( O9 B) x4 E+ b$ C
' ~, W1 }2 h7 d6 k) C+ \

. Q; o* P0 m" W, O# C& K  G! Z' S8 B6 s) k
. p5 o; p+ C3 J4 W% }

  H: x+ Z* v! A$ ~6 P$ I) a, q . B" ?5 M4 C* ?9 G- I3 [2 V- n( ?
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加油，很八卦帮哦



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