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典型Bp网络模型BP网络是应用最广泛的网络，现已成功地应用于图像识别、预测预估、语声变换、数据压缩、模式辨识和自动控制等领域。.据统计，应用BP算法的神经网络高达80%。.因此本文BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的逆向传播...
BP神经网络的改进研究及应用--优秀毕业论文研究,应用,BP,改进应用,BP网络,改进,应用研究,改进研究,神经网络豆丁首页社区企业工具创业微案例会议热门频道工作总结作文股票医疗文档分类
2011-03-03求一篇关于BP神经网络的文章英语的2010-05-06谁能给我一篇关于BP神经网络的英文文献？最好能带份中文翻译！2009-06-21求助关于神经网络论文72009-04-10请问学bp神经网络哪本书比较好132009-09-09BP神经网络的数学建模论文bp神经
反向传播算法最早于上世纪70年代被提出，但是直到1986年，由DavidRumelhart,GeoffreyHinton,和RonaldWilliams联合发表了一篇著名论文（Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors）之后，人们才完全认识到这个算法的重要性。最最基础...
详解神经网络的前向传播和反向传播本篇博客是对MichaelNielsen所著的《NeuralNetworkandDeepLearning》第2章内容的解读，有兴趣的朋友可以直接阅读原文NeuralNetworkandDeepLearning。对神经网络有些了解的人可能都知道，神经网络...
来源：Nature编辑：啸林反向传播全称叫“误差反向传播”，英文Backpropagation，缩写为BP算法。作为训练神经网络的基本算法之一，反向传播对于新智元的程序员读者们来说一定不陌生。它的特点在于会求输出层和隐藏层的响应误差，并在更新权重时对其取反，从而确保权重引起的误差在减小。
BP神经网络中的正向传播和反向传播过程。反向传播中的权重更新，就是通过梯度下降法实现的，损失函数最小化，实质也是一个最优化问题的求解。以上就是BP神经网络的实现过程，手动+excel码字只是为了深刻理解神经网络，但这个并没有太大的实质性意义，因为这个已经是成熟的算法。
这样误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代之后，总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。迭代10000次后，总误差为0.000035085，输出为[0.015912196,0.984065734](原输入为[0.01,0
反向传播（BP）算法被认为是用于训练深度神经网络的“事实上”（de-facto）的方法。它使用前馈权重的转置，以精确的方式将输出层的误差反向传播到隐藏层。然而，有人认为，这在生物学上是不合理的，因为在生物神经系统中，带有准确输入权重的误差信号的反向传播被认为是不可能的。
所以BP算法无法保证：1）网络会收敛到一个好的解；2）收敛是迅速的；3）收敛总会出现。.然而，本节中我们会讨论一系列的tricks，这些tricks一般可以非常有效的增加上述这些情况出现的机会，也就是在可以数量级的降低收敛时间的基础上找到一个不错的解...
典型Bp网络模型BP网络是应用最广泛的网络，现已成功地应用于图像识别、预测预估、语声变换、数据压缩、模式辨识和自动控制等领域。.据统计，应用BP算法的神经网络高达80%。.因此本文BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的逆向传播...
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详解神经网络的前向传播和反向传播本篇博客是对MichaelNielsen所著的《NeuralNetworkandDeepLearning》第2章内容的解读，有兴趣的朋友可以直接阅读原文NeuralNetworkandDeepLearning。对神经网络有些了解的人可能都知道，神经网络...
来源：Nature编辑：啸林反向传播全称叫“误差反向传播”，英文Backpropagation，缩写为BP算法。作为训练神经网络的基本算法之一，反向传播对于新智元的程序员读者们来说一定不陌生。它的特点在于会求输出层和隐藏层的响应误差，并在更新权重时对其取反，从而确保权重引起的误差在减小。
BP神经网络中的正向传播和反向传播过程。反向传播中的权重更新，就是通过梯度下降法实现的，损失函数最小化，实质也是一个最优化问题的求解。以上就是BP神经网络的实现过程，手动+excel码字只是为了深刻理解神经网络，但这个并没有太大的实质性意义，因为这个已经是成熟的算法。
这样误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代之后，总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。迭代10000次后，总误差为0.000035085，输出为[0.015912196,0.984065734](原输入为[0.01,0
反向传播（BP）算法被认为是用于训练深度神经网络的“事实上”（de-facto）的方法。它使用前馈权重的转置，以精确的方式将输出层的误差反向传播到隐藏层。然而，有人认为，这在生物学上是不合理的，因为在生物神经系统中，带有准确输入权重的误差信号的反向传播被认为是不可能的。
所以BP算法无法保证：1）网络会收敛到一个好的解；2）收敛是迅速的；3）收敛总会出现。.然而，本节中我们会讨论一系列的tricks，这些tricks一般可以非常有效的增加上述这些情况出现的机会，也就是在可以数量级的降低收敛时间的基础上找到一个不错的解...
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