本文首先对人工神经网络的发展历程进行了梳理，进一步解析了人工神经网络设计中的基本元素，最后着重对前馈型以及反馈型网络的前向传递以及后向传递进行了推导。其中前馈型网络包括经典的MLPs以及CNNs，反馈性网络则涵盖了RNNs以及LSTM。
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2018-06-09 23:11:52
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人工神经网络(ann) 模拟的是 生物神经网络(bnn) ann 一般也叫 前馈型神经网络 ： 各神经元只接受前一级输入，并输出到下一级，无反馈 应该也有反馈型神经网络？？ ann一般使用bp(back-propagation 后向传播) 学习方法，来学习每一个神经元的 w参数和增强信号b，不断迭代 ...
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2017-11-29 21:58:43
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传统神经网络ANN训练算法总结 学习/训练算法分类 神经网络类型的不同，对应了不同类型的训练/学习算法。因而根据神经网络的分类，总结起来，传统神经网络的学习算法也可以主要分为以下三类： 1）前馈型神经网络学习算法 （前馈型神经网络） 2）反馈型神经网络学习算法 （反馈型神经网络） 3）自组织神经网络 ...
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2017-07-17 17:14:00
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ANN整理Last Modified: Sep. 9, 151.算法总结ANN三要素：1)网络拓扑结构，2)传递函数，3)学习算法。1)按结构类型分：层次型，互连型 按流向类型分：前馈型，反馈型2)按函数类型分：阈值型变换函数，非线性变换函数(如Sigmod函数)，分段线性变换函数，概率型变换函数3...
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2015-09-15 18:27:35
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联想记忆网络的研究是神经网络的重要分支
，在各种联想记忆网络模型中
，由B·Kosko于1988年提出的双向联想记忆（Bidirectional
Associative Memory，BAM
）网络的应用最为广泛。前面介绍过的Hopfiled网络可实现自联想，具体内容可以参考博文《反馈神经网络Hopfield网络》。而BAM网络可以实现双向异联想，具有离散型、连续型和自适应型等多种形式。...
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2015-08-07 22:24:20
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一、前言
经过一段时间的积累，对于神经网络，已经基本掌握了感知器、BP算法及其改进、AdaLine等最为简单和基础的前馈型神经网络知识，下面开启的是基于反馈型的神经网络Hopfiled神经网络。前馈型神经网络通过引入隐层及非线性转移函数（激活函数）使得网络具有复杂的非线性映射能力。前馈网络的输出仅由当前输入和权矩阵决定，而与网络先前的输出状态无关。J.J. Hopfield教授在反馈神经网络中引...
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2015-08-07 00:23:54
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