Matlab BP神经网络（上）

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什么是人工神经网络(ANNs)？
4 H3 ~  y! A' B, D) ^' K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。
, e8 D# l( @% w+ E0 z7 V
. J& @2 U4 L3 u' y- c# h人工神经元模型

2 q; b9 ]8 @7 v! L6 B9 s; F

! w) s5 p' y! w. o# F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。

3 A5 O$ c& G7 C0 |+ v
+ f& m# q: q7 Y1 H$ Y
神经网络概述
按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络
% Y& F. C# I- E按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络
按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络
+ ^  e7 u; p: [* g) {" ^' r
8 c0 k8 J$ i# @! }2 d* z5 oBP神经网络
3 k: ?3 R8 ?0 q. CBP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。
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。
反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。
* U9 J% H7 R  n( `! l  r1 \0 f& c算法：
第一阶段：传播
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前向传播：
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! j# E$ b8 V$ ~2 Q反向传播：

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加油，很八卦帮哦