Matlab BP神经网络（上）

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什么是人工神经网络(ANNs)？
% S+ `" }8 V, X6 Q2 p: f$ d* v& Z在机器学习和认知科学，artificial neural networks(ANNs)是启发自生物神经网络的一种统计学习模型。ANNs可以利用大量的数据来估计和近似函数。通常我们把它看成是一个黑箱子。

人工神经元模型
- c0 _9 }" M* Q- ?
3 }! f% A5 W  z1 i; m; i' o
2 ]5 W$ _. T0 f5 N其中X为输入的向量；W为权重变量；θ是偏执值；net为x,w向量的内积减θ;f(⋅)是激活函数。
; f+ W3 V3 g' @/ F! b

- M1 Q4 E2 D* k; G+ t. D
6 e5 d( g4 Q) x5 Q) K, @  z+ N神经网络概述
& l1 P, f) Q; k1 h" n按连接方式：前向神经网络 vs. 反馈神经网络
按学习方式：监督学习神经网络 vs. 无监督神经网络
按实现功能：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络
# s4 ^1 l$ E* P" o# \* v6 ~) H
1 J, S" V$ _. b5 c2 U& eBP神经网络

• BP算法是教授人工神经网络如何执行给定任务的一种常用方法。
• BP神经网络是一种监督学习方法，它需要知道或能够计算出训练集中任何输入的期望输出。
• 反向传播要求人工神经元使用的激活函数是可微的。
  

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在机器学习和认知科学，artificial neural networks(ANNs)是启发自生物神经网络的一种统计学习模型

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ANNs可以利用大量的数据来估计和近似函数