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神经网络(三)

单层前向神经网络

概述:BP 网络是一种前馈网络,即误差反向传播神经网络。
一般的前馈网络包括一个输入层和一个输出层,若干隐单元。隐单元可以分 层也可以不分层,若分层,则称为多层前馈网络。网络的输入、输出神经元其激 活函数一般取为线性函数,而隐单元则为非线性函数。





参考:

感谢帮助!

BP神经网络:最快速的理解(一)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/40601434
Numpy:numpy的运算函数 np.exp()、np.sqrt(B)
https://www.cnblogs.com/wodexk/p/10310589.html
[手把手系列之一]实现单层神经网络
https://www.jianshu.com/p/bc31ae1fa911
第一次实现单层神经网络
https://blog.csdn.net/zhuzuwei/article/details/77950330
两层神经网络猫狗识别(完整代码)
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/386801
吴恩达深度学习第一课第二周神经网络的编程基础
https://zhuanlan.zhihu.com/p/85670588
深层网络识别猫(吴恩达1课4周编程实例)
https://www.cnblogs.com/sytt3/p/9328372.html
预测分析 Python BP神经网络模型 公路运量预测(学习笔记)
https://blog.csdn.net/weixin_44819497/article/details/102914084
神经网络,BP算法的理解与推导
https://zhuanlan.zhihu.com/p/45190898
Python:客运量与货运量预测-BP神经网络
https://blog.csdn.net/qq_43288098/article/details/105242357