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BP神经网络
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原理-BP神经网络自实现
一、BP自实现-学前准备
1.1.学前解说
【前言】BP自行实现-课程说明
1.2.BP回顾
【结构】BP神经网络-模型结构
【原理】BP神经网络-本质原理
二、BP自实现-梯度与初始化
2.1.BP初始化的方法
【原理】BP的初始化--原理(上)
【原理】BP的初始化--原理(下)
【流程】BP的初始化-算法流程
2.2.BP梯度公式推导
【推导】BP梯度公式-推导过程
【流程】BP梯度公式-计算流程
【推导】tanh与sigmoid -导数
三、BP自实现-训练算法原理
3.1.梯度下降
【原理】梯度下降法 -原理解说
【流程】梯度下降-求解BP流程
3.2.动量梯度下降法
【原理】动量梯度法 -原理解说
【流程】动量梯度-求解BP流程
3.3.LM算法
【导读】LM算法-求解BP-导读
【原理】LM基础:牛顿法原理
【原理】LM基础:高斯牛顿法
【原理】LM算法:原理与公式
【公式】LM算法-求解BP-公式
【流程】LM算法-求解BP-流程
四、BP自实现-代码实现
4.1.说明
【说明】BP-自实现代码-说明
4.2.公用代码
【代码】公用代码-initBP.m
【代码】公用代码-calcGrad.m
【代码】公用代码-predictBP.m
【代码】训练代码-traingdBP.m
【代码】训练代码-traingdmBP
【代码】训练代码-trainlmBP.m
4.3.测试与使用Demo
【测试】InitBP -------测试Demo
【测试】traingdBP---测试Demo
【测试】traingdmBP-测试Demo
【测试】trainlmBP---测试Demo
老饼讲解:一步一步上手学习
【代码】公用代码-initBP.m
作者 : 老饼
发表日期 : 2025-11-19 15:45:18
更新日期 : 2026-05-15 16:02:38
老饼讲解-简单易懂,干货满满,爽过嗦螺!
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Part2-BP神经网络-建模
Part3-BP神经网络-改进
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原理-BP神经网络自实现