人工神經網路是模型生物神經網路進行資訊處理的一種數學模型，bp神經網路是人工神經網路的一種經典演算法bp（反向傳播）演算法的特徵利用輸出後的誤差來估計輸出層的直接前導誤差，再用這個誤差去估計更前一層的誤差，如此一層一層的反向傳播下去，就獲得了所有其他各層的誤差估計，所以bp神經網路分兩步：1.訊號的正向傳播和誤差的逆向傳播。正向傳播時輸入時輸入訊號進過隱層的處理後傳向輸出層，若輸出層節點未能得到期望的輸出，則轉入誤差的逆向傳播階段，將輸出誤差按某種子形式通過隱層向輸出層返回，並分攤個隱層的各個節點從而獲得各個單元的參考誤差，做為修改各單元權值的依據。
下圖是一種4層神經網路主要包括：輸入層、隱藏層1、隱藏層2、輸出層
上圖神經網路的執行過程可以描述如下過程
通過上述過程我們怎麼求的引數為w和b呢？
只有乙個隱層的神經網路的偏導結果如下所示(參考7月機器學習班)
利用訊號的正向傳播和誤差的逆向傳播就可以設計自己的神經網路模型了，激動ing
BP神經網路學習 1
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BP神經網路學習筆記
sklearn中的bp神經網路就是mlp包 scikit learn模組包括公開的屬性coefs and intercepts coefs 是乙個權矩陣列表，矩陣裡的索引 ii 代表第 ii 層與 i 1i 1 層之間的權。intercepts 是乙個偏差向量列表，索引 ii 的向量代表增加到第 i...
深度學習筆記1 神經網路
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