自己写的一个作业，是神经网络里面的反向传播算法。大家看看

今天有朋友咨询我反向传播算法，我觉得不需要太复杂的推导，就可以解释清楚这个算法的原理。 序 假定神经网络采用下面的结构： 1. 最简单的神经网络模型 我们考虑最简单的情况：一个输入节点、一个输出节点、一个训练样本，网络结构如下图： 2. 损失函数 为了简化分析，我们假定只有一个训练样本 (x,y)(x,y)(x,y)。于是，损失函数简化为下面的形式： E=12(y−a5)2(3)\tag3 E = \frac12(y – a_5)^2 E=21​(y−a5​)2(3) 其中，(x,y)(x,y)(x,y) 是训练样本、a1=xa_1=xa1​=x，wiw_iwi​ 的初始值随机赋予，而 a

链条机 实现 环境 Ubuntu 14.04 LTS 带有Anaconda3 4.2.0的Python 3.5.2 外部图书馆 图书馆 版本 链条机 2.0.0 杯状的 1.0.0 麻木 1.14 数据集 资料来源：MNIST 目标：MNIST-M 数据集链接： MNIST-M原始链接（项目挂钩）： 实施结果 验证数据：目标数据（无训练数据）。 训练数据（源/目标） 精度（纸 精度（Impl Mnist / Mnist-M 81.49％ 80.81％ 准确性 失利 train/loss/LP ：标签预测器损失train/loss/DC ：域分类器损失 用法 打开train.py并更改data_root路径。 运行python train.py 。 从图像文件所在的目录中获取类标签，并且目录名称必须是类ID。 因此，必须安排图像文件并为每个类重命名目录。

matlab开发-多层反向传播神经网络。多层反向传播神经网络的实现

RNN反向传播公式推导.pdf

今天小编就为大家分享一篇PyTorch: 梯度下降及反向传播的实例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

手写3层神经网络（不用框架），使用mnist数据集训练，最后识别一个验证码图片。代码

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具有 Sigmoid 激活函数的多层感知器前馈全连接神经网络的实现。 训练是使用带有弹性梯度下降、动量反向传播和学习率降低选项的反向传播算法完成的。 当均方误差 (MSE) 达到零或达到预定义的最大时期数时，训练停止。 有关更多详细信息和结果讨论，请访问我的博客文章： http : //heraqi.blogspot.com.eg/2015/11/mlp-neural-network-with-backpropagation.html 。 代码配置参数如下： 1- 每个隐藏层的隐藏层数和神经元数。 它由变量 nbrOfNeuronsInEachHiddenLayer 表示。 有一个具有 3 个隐藏层的神经网络，神经元数量分别为 4、10 和 5； 该变量设置为 [4 10 5]。 2- 输出层尼特数。 通常输出单元的数量等于类的数量，但它仍然可以更少（≤ log2(nbrOfClasses

基于反向传播神经网络的自适应SCL译码算法.pdf