3层bp神经网络实现

bp神经网络并行实现hadoopmapreduce

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本课件详细介绍了bp神经网络的数学原理，算法原理，有助于自学bp神经网络。

人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度

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误差反向传播算法简称反向传播算法(Back Propagation算法,简称BP算法)。使用BP算法的多层感知器又称为BP神经网络。

BP神经网络训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff()建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一

神经网路全连接层的代码实现,包含一个输入层一个输出层一个隐层,用numpy实现。前向传播和反向传播均用代码实现,并没有借助tensorflow框架。这只是一个简单的神经网络模型,仅供学习,便于理解神经