CNN卷积神经网络关键点： {1} 非全连接的网络（稀疏网络），相比于BP神经网络（全连接的网络），当然CNN也可以有一部分层是全连接层。 {2} 权重共享（权重系数相同），也即是卷积核相同（与位置无关），1个卷积核。1个卷积核对应一个特征映射，进行一种特征提取，得到 一个特征提取图，当然一层可以布 ...
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2016-04-21 16:40:45
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一，什么是BP "BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学 ...
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2016-04-21 01:26:25
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本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wi ...
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2016-04-18 21:58:55
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PKI – Public Key Infrastructure , 通常翻译为公钥基础设施。 PKI 安全平台提供的4个服务，来保证安全的数据，分别是： l 身份识别 l 数据保密 l 数据完整 l 不可抵赖 PKI 体系现存问题 l 密钥管理 l 相关法律体系建立 l 相关法律、政策的缺乏 l 技 ...
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2016-04-07 13:32:17
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《全连接的BP神经网络》
本文主要描述全连接的BP神经网络的前向传播和误差反向传播，所有的符号都用Ng的Machine learning的习惯。下图给出了某个全连接的神经网络图。
1前向传播
1.1前向传播
分别计算第l层神经元的输入和输出；
1.1.1偏执项为1时
向量整体形式：
分量形式：
1.1.2偏执项为b时
向量整体形式：
分量形式：
...
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2016-04-01 18:22:57
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本文内容为本人学习理解，有不对的地方还请指出。 所谓BP神经网络（Back Propagation）就是利用已知的数据集沿着神经网络向前计算得到预测值，以此获得预测值和实际值的偏差，再利用该偏差和神经网络的偏差梯度下降方向向后调整层与层之间的权值参数，使得偏差减少。如此不断地向前计算偏差，再沿着偏差... ...
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2016-03-26 21:50:54
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http协议是无状态的， 浏览器和web服务器之间可以通过cookie来身份识别。 桌面应用程序(比如新浪桌面客户端， skydrive客户端)跟Web服务器之间是如何身份识别呢？ 桌面应用程序也通过HTTP协议跟Web服务器交互 桌面应用程序一般不会使用cookie, 而是把 "用户名+冒号+密码
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2016-03-22 00:36:24
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为何实现一个BP神经网络？ “What I cannot create, I do not understand” — Richard Feynman, February 1988 实现一个BP神经网络的7个步骤 选择神经网络 结构 随机 初始化权重 实现 前向传播 实现 成本函数 $J(\Thet
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2016-03-06 20:56:53
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http://www.cnblogs.com/wengzilin/archive/2013/04/24/3041019.html 学 习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的。所以，有时人
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2016-03-04 16:26:57
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1.BP神经网络(葡萄酒clear all; clc ;data=[ -1.17 -0.73 2.2 -0.6 -0.34 -0.4 -1.59 -0.15 0.09 -0.42-0.16 -0.08 -0.75 -0.4...
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2016-01-21 23:22:44
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