BP（Back Propagation）神经网络是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方程。它...
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2015-07-06 21:30:04
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一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：(三层BP神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误....
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2015-07-03 15:44:49
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继安装部署OpenStack（一）三、配置身份识别服务（keystone）控制节点身份识别服务执行以下功能：用户管理，追踪用户和他们的权限作为其他服务的目录，提供了一个可用服务和他们API端点的目录为了明白身份识别服务，你要明白以下的概念：用户（User）一串数字代表使用openstack..
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2015-07-02 01:12:27
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一、什么是ShiroApache Shiro是一个强大易用的Java安全框架，提供了认证、授权、加密和会话管理等功能：认证 - 用户身份识别，常被称为用户“登录”；授权 - 访问控制；密码加密 - 保护或隐藏数据防止被偷窥；会话管理 - 每用户相关的时间敏感的状态。对于任何一个应用程序，Shiro都...
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2015-06-30 10:14:52
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BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。一、多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络。通常一个多层神经网络由L层神经元组成，其中：第1层称为输入层，最后一层（第...
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2015-06-21 00:47:45
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1.实验概念：
在我们访问一些金融等安全性较高网站时，都不再是普通的http连接，而是https连接，这个s就代表这个通讯是加密的，这是就需要CA机构来颁布数字证书来验证WEB服务器的正确性。这个数字证书为实现双方安全通信提供了电子认证。在因特网、公司内部网或外部网中，使用数字证书实现身份识别和电子信息加密。数字证书中含有公钥对所有者的识别信息，通过验证识别信息的真伪实现对证书持有者身份的认证。...
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2015-05-29 10:00:25
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本文的目的是学习和掌握BP神经网络的原理及其学习算法。在MATLAB平台上编程构造一个3-3-1型的singmoid人工神经网络，并使用随机反向传播算法和成批反向传播算法来训练这个网络，这里设置不同的初始权值，研究算法的学习曲线和训练误差。...
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2015-05-29 06:16:10
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最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络，BP的推导到处都是，但是一动手才知道，会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络的实现网上有一些代码，可惜或多或少都有各种问题，在下手写了一份，连带着一些关于性能的分析也写在下面，希望对大家有所帮助。 本博文不含理论推导，如对BP的...
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2015-05-22 22:21:56
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1- M - P 模型 按照生物神经元，我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单，以便于进行形式化表达，我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素，并把神经元的突触时延和强度当成常数。右图就是一个M-P模型的示意图。 那么接下来就好类比理解了。我们将这个模型和生物神经元的特性列表来比较： 结合M-...
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2015-05-22 16:33:55
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一.BP神经网络原理及结构本部分先介绍神经网络基本单元神经元的结构和作用，再主要介绍BP神经网络的结构和原理。1.神经元 神经元作为神经网络的基本单元，对于外界输入具有简单的反应能力，在数学上表征为简单的函数映射。如下图是一个神经元的基本结构， ...
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2015-05-21 18:48:18
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