神经网络模型求解思路总结：通过反向传播算法（BP算法）求解神经网络模型的损失误差，并进一步求解各个节点的权重参数和偏置参数。通过批梯度下降（SGD）算法进行参数更新。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 神经网络模型求解思路总结
http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 神经网络模型求解思路总结 神经网络模型，mini_batch批梯度下降（SGD）求解权重参数的原理见：深度学习神经网络模型简介和梯度下降求解，这篇文章中用一个小球下坡，解释了各个节点的权重参数和偏置量的迭代公式： 📷 在以上迭代公式中，需要求解两个导数：一是成本函数对权重的偏导，二是成本函数对偏置量的偏导，这是利用神经网络模型分类求解的
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）。
由于货物运输、地方经济及企业发展的紧密联系，因此作为反映货物运输需求的一项重要指标, 货运量预测研究和分析具有较强的实际意义。
不知道大家有没有听说过BP（Backpropagation）神经网络算法，听上去比较高级，但其实也是挺酷的！而且BP算法还可以在企业电脑监控软件方面大显身手哦。想知道怎么玩转它吗？别担心，接下来咱们就用通俗易懂的语言来了解一下BP算法在企业电脑监控软件中的作用：
内容提要 引子--双控开关和三控开关 | 拓展--数字电路 | 深入--神经网络 --神经网络之感知器：给定模型，通过数据训练参数，可以解决分类问题。 --神经网络之隐藏层：更强大的神经网络（更多参数） --神经网络之激活函数：超越线性（非线性的引入） --神经网络之反向传播：质的飞跃（性能大幅提升） --神经网络之实用关键：算法收敛（快速有效地找到合适的参数） 上文回顾 从一个双控开关思考神经网络（上） 神经网络引入隐藏层解决异或问题 前面
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。
概念背景（来自百度百科） BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland，“反向传播（backpropagation）”一词的使用出现在1985年后，它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart和J.McCelland所著的Parallel Distributed Processing这本书出版以后。BP神经网络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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本文介绍了神经网络中的隐含层，以及隐含层在人脸识别中的应用。作者通过一个例子，解释了我们通常将神经网络模型称为黑盒子，因为权重和偏置参数是自动学习的，但是我们很难解释这些参数是如何被确定的。通过分析一个简化的人脸识别问题，作者引入了隐含层，并解释了深度神经网络是如何通过一层一层的抽象概念来建立更复杂和抽象的体系结构的。最后，作者讨论了训练神经网络常用的技术，包括批梯度下降、反向传播等，并指出深层次的网络在现实问题中通常比浅层次的网络效果更好。
今夕何夕兮，前些天把玩了一下MATLAB中神经网络工具箱的使用，忽有“扪参历井仰胁息”之感。别的倒是没什么，只是神经网络的数据组织结构有些“怪异”，要是不小心就会导致工具箱报错。以下便是神经网络工具箱的正确打开姿势，谨供诸君参考：
本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 神经网络模型是个黑盒子 神经网络给人留下深刻的印象，但是它的表现让人有些琢磨不透。权重和偏置量能自动地学习得到，但是这并不意味着我们能立刻解释神经网络是怎么样得出的这些参数。现在仍然没人说清楚为什么某某节点的权重参数为什么取值为某个值，因此，从这个角度讲，神经网络模型是个黑盒子。 02 — 对隐含层的感性认识 提起神经网络，不得不说隐
深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味，这里依据时间线索，对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结，方便大家在研究CNN时追本溯源，在汲取最新成果的同时不忘经典。
导读： 深度学习（DeepLearning）尤其是卷积神经网络（CNN）作为近几年来模式识别中的研究重点，受到人们越来越多的关注，相关的参考文献也是层出不穷，连续几年都占据了CVPR的半壁江山，但是万变不离其宗，那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味。这里依据时间线索，对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结，方便大家在研究CNN时追本溯源，在汲取最新成果的同时不忘经典。
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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。
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们了解一下深度学习的发展历程。 1. 深度学习的起源阶段 1943年，心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》，提出了MP模型。MP模型是模仿神经元的结构和工作原理，构成出的一个基于神经网络的数学模型，本质上是一种“模拟人类大脑”的神经元模型。MP模型作为人工神经网络的起源，开创了人工神经网络的新时代，也奠定了神经网络模型
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以在此不必一一展示，并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文，运用matlab 2016a,给出了下面的代码，并最终进行了预测
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)
来源：sandipanweb 编译：Bot 编者按：之前，论智曾在TOP 10：初学者需要掌握的10大机器学习（ML）算法介绍了一些基础算法及其思路，为了与该帖联动，我们特从机器学习热门课程HSE的Introduction to Deep Learning和吴恩达的Neural Networks and Deep Learning中挑选了一些题目，演示Python、TensorFlow和Keras在深度学习中的实战应用。 “课后作业”第二题如何用一个只有一层隐藏层的神经网络分类Planar data，来自吴
本项目通过对拍摄的车牌图像进行灰度变换、边缘检测、腐蚀及平滑等过程来进行车牌图像预处理，并由此得到一种基于车牌颜色纹理特征的车牌定位方法，最终实现了车牌区域定位。车牌字符分割是为了方便后续对车牌字符进行匹配，从而对车牌进行识别。
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。
概要：人工神经网络简称神经网络，是基于生物学中神经网络的基本原理。 一、人工神经网络的概念 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的
以往大家接触的量化投资与机器学习在股票和期货上运用的较多，然而大家却忽略了一个重要的金融市场，那就是债券市场。今天小编就告诉大家机器学习在债券市场上的运用。在机器学习中有一个非常重要的模型—神经网络模型。 by编辑部：李齐 一、利用BP网络模型仿真成本分析的原理 建立如图所示为一个三层神经网络结构。它具有:(1)输入层。用来输入资源动因数据、或作业中心成本。(2)中间层。也称为处理层或隐层，处理输入层的数据并为输出层传递信息。(3)输出层。它以中间层的输出作为输入，再经处理给出网络的最终输出。若共有m个输
关于在内网管理软件里用BP神经网络算法来搞预测和管理，你可以把它想象成是探险，得跨过不少的障碍。但不要紧，因为每个软件和场景都有独特之处，所以需要根据具体情况来调整和优化。接下来我会详细地聊一聊，在内网管理软件中引入BP神经网络算法来进行预测和管理所需要考虑的一些步骤：
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）。
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：
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
生活中经常看到各种各样奇妙现象，给人呈现出美感，在欣赏美景的同时偶尔会想它们中蕴含的基本原理，比如说：树木为什么会分叉（跟分形是否能联系起来）、石头扔进池塘为何会是环形波纹等等，从通俗的角度来说，树木向上生长可以理解为改变自身的形状，使得接收到的太阳能最多，一石激起千层浪体现为石头与池塘中水相互碰撞后，如何改变水的分布（能量分布），使得石头和水组合成系统后能量趋于最小的过程（最小势能原理），冥冥之中，一直相信树木和池塘中的水都是处于最优状态（均衡），有没有统一的一种方法去研究这些问题。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天，分析了手写字数据集分类的原理，利用神经网络模型，编写了SGD算法的代码，分多个epochs，每个 epoch 又对 mini_batch 样本做多次迭代计算，详细的过程，请参考： 深度学习|神经网络模型实现手写字分类求解思路 这其中，非常重要的一个步骤，便是利用反向传播（BP）算法求权重参数的梯度，偏置量的梯度。下面根据以下
一篇杂文，把之前收集的神经网络点点滴滴串联起来，便于理解，如有不当，麻烦及时指出。
从本章起，我们将正式开始介绍神经网络模型，以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法。人工神经网络（简称神经网络）在一定程度上受到了生物学的启发，期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统，是一种主要的连接主义模型（人工智能三大主义：符号主义、连接主义和行为主义）。本章我们将从最简单的神经网络模型感知器模型开始介绍，首先了解一下感知器模型（单层神经网络）能够解决什么样的问题，以及它所存在的局限性。为了克服单层神经网络的局限性，我们必须拓展到多层神经网络，围绕多层神经网络我们会进一步介绍激活函数以及反向传播算法等。本章的内容是深度学习的基础，对于理解后续章节的内容非常重要。
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错. 1:BP神经网络的模型的架构和训练的原理 BP神经网络是现在目前的发展的比较成熟的神经网络之一了,也是一种比较给力的非线性的可微分函数进行权值修正和调整的多层前馈人工神经网络
《公平信用报告法》制约，强调评分卡的可解释性。所以初始评分（申请评分）一般用回归，回归是解释力度最大的。
，比较我们可以发现，其实就是增加了一些嵌套的求和符号，因为代价函数最终为一个标量，所以我们需要将
快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，因此很多软件公司的笔试面试，包括像腾讯，微软等知名IT公司都喜欢考这个，还有大大小的程序方面的考试如软考，考研中也常常出现快速排序的身影。 总的说来，要直接默写出快速排序还是有一定难度的，因为本人就自己的理解对快速排序作了下白话解释，希望对大家理解有帮助，达到快速排序，快速搞定。 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。
---- CS224d－Day 5: 什么是RNN 本文结构： 1.什么是 RNN？和NN的区别？ 2.RNN 能做什么？为什么要用 RNN？ 3.RNN 怎么工作的？ 4.RNN 基本模型存在某些问题？ 5.GRU 和 LSTM 是什么？ ---- 1.什么是 RNN？和NN的区别？ RNN－(Recurrent Neural Networks)：循环神经网络 传统的神经网络模型，它是有向无环的，就是在隐藏层中各个神经元之间是没有联系的，而实际上我们的大脑并不是这样运作的，所以有了RNN模型，它在隐藏层的
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本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
01 — 回顾 以上推送了神经网络相关的介绍性内容和相关的基础理论，包括： 神经网络的基本结构：输入层，隐含层，输出层； 批随机梯度下降算法（mini-batch SGD）； 前向传播，激活函数； 反向传播求参数的偏导，四个公式； 手写字数据集的mini-batch SGD 源码实现（借助BP算法求参数偏导）； 对隐藏层的感性认识，神经网络的隐含层是如何从具体到抽象层层构建的。 以上阐述了深度神经网络（DNN）的基本理论，关于这些介绍请参考以下推送： 为什么要有深度学习？系统学习清单 深度学习|神经网络模型
卷积神经网络是深度学习中非常重要的一种神经网络模型，目前在图像识别、语音识别和目标检测等领域应用非常广泛。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，使用反向传播(Back Propagation，BP)算法进行训练。
作者：叶虎 编辑：黄俊嘉 引言 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是神经网络家族的重要成员，而且也是深度学习领域中的得力干将，因为深度学习广泛应用的领域如语音识别，机器翻译等都有RNN的身影。与经典的神经网络不同，RNN主要解决的是样本数据为序列的建模问题，如语音序列，语言序列。因为对于序列数据来说，大部分情况下序列的每个元素并不是相互独立，其存在依赖关系，而RNN特别适合这类建模问题。本文会介绍RNN的原理及应用，并动手实现一个RNN预测模型。 RNN原理 RNN
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