《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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本文转载自:https://blog.eood.cn/business-plan 假如你也有一个 idea ，但是还处于想法阶段，这个商业计划书模板能够帮你理清思路。 这个一页 BP 模板简单实用，分几个部分： 1. 问题 (Problem) 项目解决什么问题？满足什么需求？ 2. 一句话介绍 (E ...
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2016-03-31 14:38:10
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最近尝试利用神经网络做数字字符识别，大概做了一下。整体很简陋，就是先对测试图片做下预处理，然后通过重采样提取特征，最后通过神经网络进行训练和识别。感兴趣的可以点击这里 了解一下，欢迎多多指教。这里我大概介绍一下怎样将一副包含多个字符的图片进行去噪处理进而分割出单个字符，关于opencv中怎样使用ANN详见Opencv中ANN神经网络使用示例。原始图：
效果图：
下面介绍一下处理步骤，1.载入...
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2016-03-29 13:04:41
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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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In the last chapter we saw how neural networks can learn their weights and biases using the gradient descent algorithm. There was, however, a gap in o
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2016-03-20 14:21:05
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BP算法很难调试，一般情况下会隐隐存在一些小问题，比如（off-by-one error），即只有部分曾德权重得到训练，或者忘记计算bais unit，这虽然会得到一个正确的结果，但效果差于准确BP得到的结果。 有了cost function，目标是求出一组参数W，b，这里以表示，cost func
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2016-03-20 11:37:20
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《自己动手写操作系统》 org 07c00h mov ax,cs mov ds,ax mov es,ax call DispStr jmp $ DispStr: mov ax,BootMessage mov bp,ax mov cx,16 mov ax,01301h mov bx,000ch mov
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2016-03-11 10:12:13
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今天Google的机器人AlphaGo获得了围棋对阵李世石的第二场胜利，我也进入到概率图模型学习模块的阶段。Machine Learning 令人着迷也令人畏惧。 ——题记 1、基于PGM的学习 ANN网络的拓扑结构往往是类似的。同一套模型以不同的样本进行训练，可以获得不同的结果。PGM可以人为的向
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2016-03-10 21:51:04
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共7种寻址方式： 1. 立即寻址方式 立即数包含在指令中，作为指令的一部分。 如 MOV AX 1234H 2. 寄存器寻址方式 操作数在CPU内部的寄存器中，指令指定寄存器号 16位操作数，寄存器可以是：AX，BX，CX，DX，SI，DI，SP和BP 8位操作数，寄存器可以是：AL，AH，BL，B
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2016-03-07 13:56:03
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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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