分类: 多层神经网络

从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。

神经网络的结构

3层示例网络 网络中最左边的一层被称作输入层,其中的神经元被称为输入神经元(input neurons)。最右边的一层是输出层(output layer),包含...

多层前馈神经网络与反向传播算法

常见的神经网络是形如上图的层级结构,每层神经元与下一层神经元全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接。这样的神经网络结构通常称为多层前馈神经网络(mu...

什么是多层感知器和反向传播?

人工神经网络是一种计算模型,启发自人类大脑处理信息的生物神经网络。人工神经网络在语音识别、计算机视觉和文本处理领域取得了一系列突破,让机器学习研究和产业感到了兴...

使用反向传播训练多层神经网络的原理

文章描述采用反向传播算法训练多层神经网络的学习过程。为了说明这个过程,使用了具有两个输入和一个输出的三层神经网络,如下图所示: 每个神经元由两部分组成。第一部分...

多层神经网络简单介绍

写在前面的        接触神经网络(ANN)的时间很长了,以前也只是学了学原理,做过一个BPN的练习,没有系统的总结过,最近看Torch的源码,对MLP有了...