本教程简要介绍了基于梯度下降和 delta 规则的反向传播算法下多层神经网络的训练及其数值实现。 在 MATLAB :trade_mark: 环境中模拟网络，训练它解决字符识别问题和众所周知的 XOR 问题。 获得的结果非常有趣并且表现出优异的性能。 由于该算法是函数的近似，因此它可以用于许多需要系统识别、模式分类等的问题。 关键词：神经网络，多层感知器，训练，模式识别，反向传播，delta 规则，梯度下降。

将自适应梯度算法（Adagrad）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中train.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。

将自适应矩估计算法（Adam）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中Adam.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。

反向传播算法

matlab 反向传播算法代码 MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod 最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，所以决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎star，fork和关注。 主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记 Python实现， 2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） Python实现， 3.李航《统计学习方法》 Python代码实现， 4.牛津大学xDeepMind 自然语言处理 Python代码实现， 5.LeetCode刷题，题析，分析心得笔记 Java和Python代码实现， 6.TensorFlow人工智能实践代码笔记 北京大学曹健老师课程和TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版） Python代码实现， 附带一些个人心得和笔记。GitHub上有很多机器学习课程的代码资源，我也准备

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 注意：本程序使用Python3编写，额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算，未测试python2是否可以运行。 本程序实现了《机器学习》书中所述的反向传播算法训练人工神经网络，理论部分请参考我的读书笔记。 在本程序中，目标函数是由一个输入x和两个输出y组成， x是在范围【-3.14, 3.14】之间随机生成的实数，而两个y值分别对应 y1 = sin(x)，y2 = 1。 随机生成一万份训练样例，经过网络的学习训练后，再用随机生成的五份测试数据验证训练结果。 调节算法的学习速率，以及隐藏层个数、隐藏层大小，训

反向传播算法python实现.

神经网络反向传播算法的推导

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。

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/ ）