神经网络计算过程,神经网络应用实例

神经网络计算过程,神经网络应用实例

最近有空，就在纸上手推了之前听过的《弱鸡才用tensorflow,强者一个numpy就够》的计算过程，做一记录。例子是二层网络，多层也就是链式求导的链再拉长一些，虽然视步骤4.7:计算精度及其组成部分真阳性、假阳性、真阴性和假阴性的数量描述了机器学习分类算法的质量。训练完神经网络后，应该更新权重，以便算法能够准确预测新的数据点。在二元分类

通过两个小例子，说明梯度下降法求解极限值实现过程。在通过分解BP神经网络，详细说明梯度下降法在神经网络的运算过程，并详细写出每一步的计算结果。该过程通俗易懂，有基本的高数和线(可用公式描述、实现理性思维，如专家系统，把专家的经验告知计算机，计算机执行逻辑判断(理性计算)给出结果， 1.2连接主义仿生学，模仿神经元连接关系。仿脑神经

1、神经网络算法隐含层的选取1.1构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到整个过程为，首先进行一次正向传播：输入层--->隐含层-->输出层，根据对比输出结果和目标的误差，反向计算层传递权值的误差，调整权值，再进行一次正向传播，反复迭代，实现目标拟合。以2

BP网络的学习过程包括两个阶段：第一个阶段是正向过程，将输入变量通过输入层经隐层逐层计算各单元的输出值；第二阶段是反向传播过程，由输出误差逐层向前算出隐层数据集输入神经网络，经过隐藏层，最终达到输出层。该过程是前向传播过程。计算输出结果与真实结果存在误差，因此计算出误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层。

同理，可计算出神经元h2的输出o2: 2.隐含层--->输出层：计算输出层神经元o1和o2的值：这样前向传播的过程就结束了，我们得到输出值为[0.75136079 , 0.772928465],与实际值[0.01 , 0神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。3. 生物神经元结构。4. 神经元结构模型。xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值。判断xj