bp神经网络,bp的全称是Back Propagation,中文译为反向传播。首先来一张该神经网络的图: 这是一张只有一层hidden layer的神经网络,它的大致做法可以用这样的式子表示: 其实X是输入层,Y是输出层,Z是隐藏层,alpha和beta都是待估计的参数,第一行那个字母函数一般选择sigmoid函数,而gk(T)这个函数一般是sotfmax函数如...
BP神经网络,可以理解为使用“BP算法进行训练”的“多层感知器模型” 多层感知器(MLP)就是指得结构上多层的感知器模型递接连成的前向型网络。BP就是指得反向传播算法 MLP这个术语属于历史遗留的产物,现在我们一般就说神经网络, 而感知感知器是生物神经细胞的简单抽象,我们可以理解为神经网络中的一个神经元 BP神经网...
如果这条语句出现在神经网络程序中，一般是指输入样本p为该矩阵，为单输入网络，样本总共有100列。
第一个1是指网络层数（net.numLayers）；第二个1是指网络输入个数（net.numInputs）；从第j个输入到到第i层的权重的权重矩阵（或null matrix []）位于net.iw {i，j}；神经网络对象IW属性：该属性定义了网络输入和各输入层神经元之间的网络权值，属性值为NxNi维的单元数组，其中，N为网络的层数...
1 神经网络是模仿大脑的神经元,当外界刺激达到一定的阀值时,神经元才会受刺激,影 响下一个神经元。 ★ 简单说来是这样的:超过阈值,就会引起某一变化,不超过阈值,无论是多少,都不产 生影响。 层应该就是输入层吧,这层的神经元负责接收数据,不处理数据,所以没有阈值。 OUTPUT 层是输出层,有阈值。根据网络的...
能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。现在很多算法在寻解过程，都会借助梯度来确定目标函数的下降方向...
因为现实中很多模型都是非线性的，犹如一条曲线，梯度下降采用很多小直线迭代去逼近非线性的曲线，如果每一步跨度太大（学习率）就会失去很多曲线的扭曲信息，局部直线化过严重，跨度太小你要到达曲线的尽头就需要很多很多步，这就需要更多的样本，所以这个也要考虑实际问题再来决定学习率的。
mem_reduc min_grad 最小梯度，梯度下降法中出现，设置一个值之后，如果训练下降梯度不达此值训练也只能停止 mu 参数μ mu_dec mu_inc mu_max show 显示步数，如果设为50，则运行后会每隔50步显示一下运行结果 time 训练时间限制，同max_fail，min_grad 作用一样 ...