关键词：
BPN(Back Propagation Net)
反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络，是前向神经网络的一种。
BP网络主要用于：
- 1)函数逼近与预测分析：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络，逼近一个函数或预测未知信息；
- 2)模式识别：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来；
- 3)分类：把输入矢量以所定义的合适方式进行分类；
- 4)数据压缩：减少输出矢量维数以便于传输与存储。
比如，一个三层BPN结构如下：
由输入层、隐含层和输出层三层组成。其中每一层的单元与之相邻层的所有单元连接，同一层的单元之间没有连接。当一对学习样本提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。接下来，按照减少目标输出与实际误差的方向，从输出层经过各中间层逐层修正各连接权值，最后回到输入层。
感知器(Perception)类型
单个感知器能够完成线性可分数据的分类问题，是一种最简单的可以“学习”的机器。但他无法解决非线性问题。比如下图中的XOR问题：即（1,1）（-1,-1）属于同一类，而（1,-1）（-1,1）属于第二类的问题，不能由单个感知器正确分类。
反向传播学习的BP算法
反向传播算法也称BP算法。由于这种算法在本质上是一种神经网络学习的数学模型，所以，有时也称为BP模型。
BP算法是为了解决多层前向神经网络的权系数优化而提出来的；所以，BP算法也通常暗示着神经网络的拓扑结构是一种无反馈的多层前向网络。故而．有时也称无反馈多层前向网络为BP模型。
在这里，并不要求过于严格去争论和区分算法和模型两者的有关异同。感知机学习算法是一种单层网络的学习算法。在多层网络中．它只能改变最后权系数。因此， 感知机学习算法不能用于多层神经网络的学习。1986年，Rumelhart提出了反向传播学习算法，即BP(backpropagation)算法。这 种算法可以对网络中各层的权系数进行修正，故适用于多层网络的学习。BP算法是目前最广泛用的神经网络学习算法之一，在自动控制中是最有用的学习算法。
MLP的缺陷
1.网络的隐含节点个数选取问题至今仍是一个 世界难题（Google, Elsevier, CNKI）；
2.停止阈值、学习率、动量常数需要采用”trial-and-error”法，极其耗时（动手实验）；
3.学习速度慢；
4.容易陷入局部极值，学习不够充分。
BP算法详细介绍：http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/50436231
深度学习6.多层感知机及pytorch实现(代码片段)
...机（MultilayerPerceptron）缩写为MLP，也称作前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）。它是一种基于神经网络的机器学习模型，通过多层非线性变换对输入数据进行高级别的抽象和分类。与单层感知机相比，ML... 查看详情
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模型介绍-----mlp(代码片段)
...-P模型感知机（perceptron）（判别模型）----神经网络和支持向量机的基础数据集的线性可分性感知机学习策略感知机学习算法算法收敛性对偶形式多层感知机学习策略--误差逆传播算法（BPBack-propagation）缓解... 查看详情
手把手写深度学习：用最简单的神经网络多层感知机识别数字
前言：MLP多层感知机是多少人神经网络入门的初恋，这一讲从基础的多层感知机原理出发，搭建一个能够识别手写数字的MLP。众所周知，深度学习是一门工程学，我们从基础的MLP出发，一步一步手把手调参，在实践中感受调参的... 查看详情
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tensorflow-多层感知机(mlp)(代码片段)
TensorFlow训练神经网络的4个步骤：1、定义算法公式，即训练神经网络的forward时的计算2、定义损失函数和选择优化器来优化loss3、训练步骤4、对模型进行准确率评测附Multi-LayerPerceptron代码：1fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_... 查看详情
mlp多层感知器pytorch实现过程(代码片段)
...播计算损失反向传播求梯度更新权重1.构建网络模型多层神经网络中第一层称之为输入层，最后一层称之为输出层，中间的层称之为隐层。在分类模型中，输出层的每一个变量对应一个类别。层与层之间两两单元之间... 查看详情
机器学习笔记：mlp的万能逼近特性（universalapproximationproperty）
布尔逼近含有一个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以精确地表示任何的布尔函数连续逼近含有一个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以以任意精度逼近任何的有界连续函数任意逼近含有两个... 查看详情
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什么是反向传播
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反向传播算法
...Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法，而人工神经网络只是其中的特例。不巧的，在当时整个人工神经网络社群中却无人知晓Paul所提出的学习算法。直到80年代中期，BP算法才重新被DavidRumelhart、GeoffreyHinton 查看详情
第03课：多层感知机在结构化数据中的应用实现
从本节课开始，我们将逐一介绍Deeplearning4j基于主流神经网络结构在分类、回归等机器问题上的实例应用。这一课将介绍多层感知机（MLP）在结构化数据集上构建分类和回归模型的例子。在给出具体的实例之前，先简单介绍下多... 查看详情
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多层感知机-从零开始实现多层感知机的从零开始实现获取和读取数据定义模型参数定义激活函数定义模型定义损失函数训练模型小结多层感知机的从零开始实现我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面，我们一起... 查看详情
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bpn反向传播神经网络
BP算法细节参数说明：假设有n层。J表示代价函数，和上面的E是同样的意思，只不过用不同的字母写而已。 分析：要想知道第l层的第i个结点的残差，必须知道该节点所连接的下一层的各个结点的权值，以及这些结点的残差... 查看详情
用pytorch实现多层感知机（mlp)（全连接神经网络fc）分类mnist手写数字体的识别(代码片段)
1.导入必备的包1importtorch2importnumpyasnp3fromtorchvision.datasetsimportmnist4fromtorchimportnn5fromtorch.autogradimportVariable6importmatplotlib.pyplotasplt7importtorch.nn.functionalasF8fromtorch.utils.da 查看详情
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...机我们已经介绍了包括线性回归和softmax回归在内的单层神经网络。然而深度学习主要关注多层模型。在本节中，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。隐藏层多层感知... 查看详情
深度学习基础--神经网络--bp反向传播算法
...函数关系叫做激励函数。） （假如不使用激励函数，神经网络中的每层都只是做简单的线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够，激励函数可以引入非线性因素） 下面两幅图分别为... 查看详情