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BP 神经网络推导以及 TensorFlow 代码实现

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莫小钱

BP(Back Propagation)神经网络作为经典且实用的神经网络,已经广泛出现在各大论文、教程和实际运用中。学习 BP 神经网络能够让我们对向量机、神经元、神经网络、激活函数、梯度下降等有关机器学习的概念有一个初步的认识,这将对我们学习其他神经网络,如 CNN(卷积神经网路)、RNN(循环神经网络)等等其他的神经网络起到垫脚石的作用。

本文通过向 BP 神经网络推导一遍,并通过 TensorFlow 机器学习框架实现作为示范,实现一个通过 BP 神经网络判断一个人的运动状态的作为案例,直观感受 BP 神经网络能帮助我们干什么。

通过本文的学习,你将掌握如下知识:

  1. BP 神经网络的原理推导
    • 向量机的概念
    • 神经元的概念
    • 前向传播
    • 激活函数
    • 梯度下降
  2. TensorFlow 代码实现
    • TensorFlow 简介
    • TensorFlow 实现
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