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神经网络反向传播算法，神经网络反向传播算法原理和推导
BPN算法训练反向传播网络各层的权值，输入简单的训练样本，经过的反复的训练直到结束条件
此处开始讲解一个算法来尝试优化神经网络结构的代价函数。 这是一个让代价函数最小化的算法——反向传播算法。 首先来看一下神经网络的代价函数: 要做的就是设法找到参数θ,使得J(θ)取到最小值,为了使用梯
matlab开发-多层反向传播神经网络。多层反向传播神经网络的实现
C++实现反向传播神经网络,代码干净,整洁,有示例,有注释,具有良好的封装性,可直接迁移使用
本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记，比较潦草，有兴趣的可以看一看。 知识点概要： 1、代价函数 2、反向传播算法 3、理解反向传播 4、展开参数 5、梯度检测 6、随机初始化 7、总结
反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。
主要介绍了numpy实现神经网络反向传播算法的步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
了解反向传播神经网络:有关反向传播神经网络的测试数据和MATLAB代码
神经网络中的反向传播（BackPropagation）介绍及公式推导神经网络中的激活函数的作用，最常用的两个激活函数Sigmoid和TanH代价函数对介绍二次代价函数(QuadraticCost)，交
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