第一章 BP神经网络

转载请注明出处! 第一章 前言(中) 1.1 本书适合哪些人阅读? 可以说本书的受众目标比较广泛,但是本书可能更适合于如下的两类人群,一类是学习过与机器学习相关课程的大学生们(本科生或者研究生),这包括了那些刚刚开始深度学习和AI研究的同学们:另一类是有机器学习或统计学背景的,想快速将深度学习应用在其产品或平台中的软件开发者们.深度学习早已被证实可以在许多软件应用中发挥光和热,比如:计算机视觉.语音与视频处理.自然语言理解.机器人学.生物学与化学.电视游戏.搜索引擎.在线广告与金融学等等. 为了

本文主要内容包括: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

标签: 分类器神经网络 出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073 上一篇文章介绍了KNN分类器,当时说了其分类效果不是很出色但是比较稳定,本文后面将利用BP网络同样对Iris数据进行分类. 什么是BP网络 BP神经网络,BP即Back Propagation的缩写,也就是反向传播的意思,顾名思义,将什么反向传播?文中将会解答.不仅如此,关于隐层的含义文中也会给出个人的理解.最后会用Java实现的BP分类器作为其

上一次我们讲了M-P模型,它实际上就是对单个神经元的一种建模,还不足以模拟人脑神经系统的功能.由这些人工神经元构建出来的网络,才能够具有学习.联想.记忆和模式识别的能力.BP网络就是一种简单的人工神经网络.我们的第二话就从BP神经网络开始漫谈吧. BP的来源 “时势造英雄”,一个伟大的人物的登场总是建立在历史的需求之下,所以我们剖析一个人,得先看看他的出身时代.同样的道理,在讲BP网络的特性和用途之前,我们需要先了解一下它的来源和诞生原因,以便理解它的重要性. 1.1 最简单的神经网络结构——感

BP 神经网络中的 BP 为 Back  Propagation 的简写,最早它是由Rumelhart.McCelland等科学家于 1986 年提出来的,Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 <Learning representations by back-propagating errors> .随着时代的迁移,BP神经网络理论不断的得到改进.更新,现在无疑已成为了应用最为广泛的神经网络模型之一.让我们一起来探索下 BP神经网络最初的 基本模型和概念! 从神经

第一章1.数据仓库技术:1.数据清理 2.数据集成 3.联机分析处理2.数据挖掘(知识发现)过程P5详见图 1.数据清理 2.数据集成 3.数据选择 4.数据变换 5.数据挖掘 6.模式评估 7.知识表示3.大数据的特点: 1.量大 2.种类多 3.处理速度快 4价值密度低 5.复杂性4.类与概念描述方法过程: 1.数据特征化 2.数据区分 3.数据特征化和区分5.分类如何提供导出的模型: 导出的模型可以多种形式表示:分类规则.决策树.数学公式或神经网络6.一个模型是有趣的: 1.易于被人理解

原文地址:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44657439 今天来讲BP神经网络,神经网络在机器学习中应用比较广泛,比如函数逼近,模式识别,分类,数据压缩,数据 挖掘等领域.接下来介绍BP神经网络的原理及实现. Contents   1. BP神经网络的认识   2. 隐含层的选取   3. 正向传递子过程   4. 反向传递子过程   5. BP神经网络的注意点   6. BP神经网络的C++实现 1. BP神经网络的认识    

语音特征参数MFCC的提取及识别 (2012-09-07 20:24:03) 转载▼ 耳蜗实质上相当于一个滤波器组,耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度上进行的,在1000HZ下,人耳的感知能力与频率成线性关系:而在1000HZ以上,人耳的感知能力与频率不构成线性关系,而更偏向于对数关系,这就使得人耳对低频信号比高频信号更敏感.Mel频率的提出是为了方便人耳对不同频率语音的感知特性的研究.频率与Mel频率的转换公式为: MFCC在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点,应用了人耳听觉感知方面的研究成果,

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L层)被称为输出层,其它各层均被称为隐含层(第2层~第L-1层). 令输入向量为: \[ \vec x = [x_1 \quad x_2 \quad \ldots \quad x_i \quad