本文来自于csdn，本文首先简单介绍CNN的结构，并不作详细介绍.然后讲解反向传播理论。本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的，仔细推导，还是有很多细节地方需要思考的，比如1、在前向传播的过程中，卷积层的输入，是通过卷积核与前一层的输出特征图卷积得来的，那么在反向传播的过程中该怎么处理？这个就与全连接神经网络不同了。2、由于在前向传播的时候，池化层会对前一层卷积层进行放缩，那么从池化层到卷积层BP的时候，小尺度的池化层怎么把误差反传到大尺度的卷积层（这

前馈神经网络（反向传播算法）用到的数据集，包含5000张数字图片X及对应标签y。由于是matlab类型的数据，X需要转置。

NET 的结构在“RVFLNs 的综合评估”中有描述张乐，PN Suganthan，信息科学学习系统在“Modified BP Algorithm”、Verma BK 和穆拉卡 JJ, 1994 这两种方法在这些代码中结合

使用反向传播算法的多层神经网络的 MATLAB 实现。 数据使用：MNIST（ http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ）

神经网络及理解反向传播

神经网络反向传播图解,使用图像介绍了反向传播的过程，公式清楚，逻辑明确。​ 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会回馈给最佳化方法，用来更新权值以最小化损失函数。本文通过图解加介绍，帮助初学者学习和了解反向传播算法。​ 弗拉基米尔·瓦普尼克引用（Bryson, A.E.; W.F. Denham; S.E. Dreyfus. Optimal programming problems with inequality constraints. I: Necessary conditions for extremal solutions. AIAA J. 1, 11 (1963) 2544-2550）在他的书《支持向量机》中首次发表反向传播算法。在1969年Arthur E. Bryson和何毓琦将其描述为多级动态系统优化方法。现今，反向传播算法仍然是神经网络进行学习训练比不可少的成分，了解反向传播算法是AI行业基础

该资源采用深度学习中troch进行隐含层的反向传播，以面向对象的形式编程，内容丰富。里面需要涉及的包需要自己提前配置好，不然会出错！

该PPT讲解了反向传播神经网络模型的推导及数学计算，有助于理解反向传播。

软件定义网络是一种全新的网络架构，集中控制是其主要优势，但若受到DDoS 攻击则会造成信息不可达，也容易造成单点失效。为了有效地识别DDoS攻击，提出了一种SDN环境下基于BP神经网络的DDoS攻击检测方法。该方法获取OpenFlow交换机的流表项，分析SDN环境下DDoS攻击特性，提取出与攻击相关的流表匹配成功率、流表项速率等六个重要特征；通过分析六个相关特征值的变化，采用BP神经网络算法对训练样本进行分类，实现对DDoS攻击的检测。实验结果表明，该方法在有效提高识别率的同时，降低了检测时间。通过在软件定义网络环境中的部署，验证了该方法的有效性。

设计本系统主要是为了研究可应用于生产实践的果品智能分类系统，希望能通过现阶段我们所学习掌握的一些相关知识来实现一个简单的水果智能分类系统，为设计制作真正的果品智能分类系统做好前期的研究准备工作。