《機器學習》 周志華學習筆記第五章 神經網路（課後習題） python實現
1.神經元模型
2.感知機與多層網路
3.誤差逆傳播演算法
(A)BP演算法：最小化訓練集D上的累積誤差
標準BP演算法：更新規則基於單個Ek推導而得
兩種策略防止過擬合：（1）早停（通過驗證集來判斷，訓練集誤差降低，驗證集誤差升高）（2） 正則化：在誤差目標函式中引入描述網路複雜度的部分
4.全域性最小與區域性最小
跳出區域性最小的方法：（1）不多引數初始化多個神經網路。去誤差最小的解做為最終引數（2）模擬退火（3）遺傳演算法
5.其他神經網路
Boltzmann機 RBM受限玻爾茲曼機
自己學習時寫了一些程式碼，有的還有一些問題，可以留言討論，習題以後補上
https://github.com/makang101/machinelearning/tree/master/chapter5neuralNetwork
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