BP（Back Propagation）算法是一种常用的神经网络训练算法，主要用于识别分类和预测。常用于图像识别、语音识别、文本分类等场景。它的原理是通过对误差进行反向传播来更新网络的参数，使得模型的误差最小。BP算法最早于1986年由Rumelhart等人提出。BP算法适用于处理非线性问题，并且不需要对数据进行预处理。
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早前参加了开源中国的高手问答活动，大家提了很多问题，一一看下来，我很有感触，大家在入门机器学习时遇到的困扰都并不孤独。我把这些代表性问题整理成了一篇文章：《机器学习入门的常见问题集》，第一个问题，就是上面这个问题。
初学人工智能不久，今天碰上了人工神经网（ANN），开始学的时候很懵，一大堆理论、公式、推导…..作为一名小白，还是很痛苦的，不过经过摸索，大概了 解了什么是ANN，公式的推导以及一些其他问题，下面我就总结下自己的理解，一方面作为自己的笔记，日后方便巩固；另一方面，也可以分享给其他有意者。
引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。此时，估计跟多人会告诉你：采用BP（backpropagation）算
code：softhebb 代码 https://openreview.net/attachment?id=IJ-88dRfkdz&name=supplementary_material 修改成下面代
APK解包后是没有dex文件的，运行代码使用了NativeActivity的方法封装到了libnative.so 这个文件中。APK实际包含了2个APP，这2个APP的包名一致。一个存放在libnative.so文件中，另一个是解压后的dex文件。APK安装后，的功能是摇晃收集达到一定次数（10秒100次，肯定做不到）然后解压一个dex文件到特定的目录下。flag在通过分析释放出来dex文件得出。
X矩阵为:X=[[1,1,0,0,0,0,0],[0,1,1,0,1,1,1],[0,0,1,1,1,1,1],[1,0,1,1,0,1,0],[1,0,0,1,1,1,1],[1,1,0,1,1,1,1],[0,0,1,1,1,0,0],[1,1,1,1,1,1,1],[1,0,1,1,1,1,1]] Y标签特征为Y=[1,0,1,0,1,0,1,0,1]
与 Java、Python 等语言相比，C/C++ 语言是离操作系统更近的一种高级语言，因此其执行效率也更高。可以说，就像武侠小说中的“九阳神功”一样，C/C++ 一旦学成，其妙无穷！有了这个基础，你就可以一通百通，快速学习任何语言和编程技术了。
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极限学习机（ELM, Extreme Learning Machines）是一种前馈神经网络，最早由新加坡南洋理工大学黄广斌教授于2006年提出。其发表的文章中对于极限学习机的描述如下：
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice
神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。
,本文属于转载博客，感谢原创：BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
作者 | EdvardHua 最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记。 目录 什么是梯度下降和链式求导法则 神经网络的结构 BP算法中的执行流程（前向传递和逆向更新） 输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 Python 实现源码解析 手写数字识别实例 训练神经网络中有哪些难点（TODO） 梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果
这篇文章我从面试找工作的角度，给大家介绍一下掌握机器学习算法的三重门，希望能够帮助到大家。
1.1.项目结构搭建 （1）创建flask项目Perfect_bbs，然后搭建项目结构如下： （2）构建蓝图 cms/views.py # cmd/views.py from flask impor
最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指出。 目录 1、什么是梯度下降和链式求导法则 2、神经网络的结构 3、BP算法中的执行流程（前向传递和逆向更新） 4、输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 5、Python 实现源码解析 6、手写数字识别实例 7、训练神经网络中有哪些难点（TODO） 梯度下降和链式求导法则 假设
误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；（3）更新参数（目标是误差变小）。迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（比如相邻两次迭代的误差的差别很小）。
上一篇 9 “驱魔”之反传大法 引出了反向传播算法，强调了其在神经网络中的决定性地位，并在最后窥探了算法的全貌。本篇将详细的讨论算法各方面的细节。尽管我们都能猜到它会被TF封装，但是仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功，理解并掌握它，回报巨大。 《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道： It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases cha
来自：CSDN.NET 链接：http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714（点击尾部阅读原文前往，文章中相关链接请点击阅读原文查看） 原文：http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介：赵屹华，计算广告工程师@搜狗，前生物医学工程师，关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元模型，即上述定义中的“简单单元”。如果某神经元的电位超过一个阈值，那么它就会被激活，即兴奋起来，向其他神经元发送化学物质。
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
深度学习的起源 深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是相对于简单学习而言的，目前多数分类、回归等学习算法都属于简单学习，其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从
BP(Back Propagation)神经网络是1986年由以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出的，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网络能学习和存储大量的输入/输出因施工和关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层（hidden layer）和输出层（output layer）。
基于局部权值阈值调整的BP 算法的研究.docx基于局部权值阈值调整的BP算法的研究刘彩红'(西安工业大学北方信息工程学院,两安)摘要:(目的)本文针对BP算法收敛速度慢的问题,提出一种基于局部权值阈值调桀的BP算法。(方法)该算法结合生物神经元学与记忆形成的特点,针对特定的训练样本,只激发网络中的部分神经元以产生相应的输岀,而未被激发的神经元产生的输出则与目标输岀相差较大算法的权值,那么我们就需要对未被激发的神经元权值阈值进行调整。所以本论文提出的算法是对局部神经元权值阈值的调整,而不是传统的BP算法需要对所有神经元权值阈值进行调一整,(结果)通过实验表明这样有助于加快网络的学速度。关键词:BP神经网络,学算法,距离,权值阈值调整-hong(Xi'ing,Xi'):e・,,'.^算法的权值,.,work.:work,,,,引言传统BP()算法的性能依赖于初始条件,学速度慢,学**过程易陷入局部极小。
BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。
以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
上一篇 9 “驱魔”之反向传播大法引出了反向传播算法——神经网络的引擎，并在最后窥探了它的全貌。本篇将详细的讨论反向传播各方面的细节。尽管它被TensorFlow封装的很好，但仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功，理解并掌握它，回报巨大。 《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道： It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases chang
机器学习（十二） ——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、代价函数 同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 神经网络的输出的结果有两类，一类是只有和1，称为二分分类（Binary classification），另一种有多个结果，称为多分类。其中，多个结果时，表示方式和平时不太一样。例如，y的结果范围在0~5，则表示y=2，用的是矩阵y=[0 1 0 0 0]T来表示，如下图： 代价函数可以类比logistic回归的代价函数，l
图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。 图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实
原文：Image Classification in 5 Methods https://medium.com/towards-data-science/image-classification-in-5-methods-83742aeb3645
图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
机器学习（十二）——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、代价函数 同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 神经网络的输出
本文介绍机器翻译领域针对质量自动评测的方法-BLEU，让你理解为什么BLEU能够作为翻译质量评估的一种指标，它的原理是什么，怎么使用的，它能解决什么问题，它不能解决什么问题。 什么是BLEU？ BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural language to anothe
原文：Medium 作者：Shiyu Mou 来源：机器人圈 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术，总结并归纳算法、实现方式，并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例，然后开发学习算法来查看这些示例
先说说框架。很多公号都热衷于对比深度学习的框架，但是我始终认为框架本身没有好坏，只有工作需要和使用习惯的不同。无论是TF还是Pytorch，都是很优秀的深度学习框架，而且二者还有一个特点：大体上一致，细节处略有不同。
曾有人问霍金，他的身体状况对科学研究是帮助还是限制，他对死亡的恐惧又是什么。75 岁的霍金回答说，他很幸运能够从事理论物理学研究工作，这是少数几个不会受限于身体状况的领域之一。过去这么多年，他一直都在英年早逝的预期中生活着。他不怕死，但也还不急着死，在死之前他还有太多的事要做。
文章目录 tensorflow tensorflow # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Author:Yan Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-04-23--08:12 Describe: BP网络的设计 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf #
预测编码网络是受神经科学启发的模型，根源于贝叶斯统计和神经科学。然而，训练这样的模型通常效率低下且不稳定。在这项工作中，我们展示了通过简单地改变突触权重更新规则的时间调度，可以得到一个比原始算法更高效稳定且具有收敛性理论保证的算法。我们提出的算法被称为增量预测编码（iPC），与原始算法相比，在生物学上更加合理，因为它是完全自动的。在一系列广泛的实验中，我们展示了在大量图像分类基准测试以及条件和掩码语言模型的训练方面，iPC在测试准确性、效率和收敛性方面始终优于原始表述，针对大量超参数集。
因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是，我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一个网络结构，相当于定义一种线性非线性函数；接着，设定一个优化目标，也就是定义一种损失函数（loss function）。
如果探索的数据集侧重数据展示，可以选PandasGUI；如果只是简单了解基本统计指标，可以选择Pandas Profiling和Sweetviz；如果需要做深度的数据探索，那就选择dtale。
实验1：猴子摘香蕉问题的Python编程实现 实验2：编程实现简单恐龙识别系统的知识表示 实验3：搜索算法求解8数码问题 实验4：字句集消解实验 实验5：简单恐龙识别系统的产生式推理 实验6：蚁群算法在TSP问题中的实现 实验7：粒子群优化算法实验 实验8：遗传算法在TSP问题中的实现 实验9：BP神经网络实验
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