深度神经网络是如何训练的？
Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。
反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。
后来看了LiFeiFei的StanfordUniversityCS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition，我的感觉是对CNN的理解有了很大的提升。
沉下心来推推公式，多思考，明白了反向传播本质上是链式法则(虽然之前也知道，但是当时还是理解的迷迷糊糊的)。所有的梯度其实都是对最终的loss进行求导得到的，也就是标量对矩阵or向量的求导。
当然同时也学到了许多其他的关于cnn的。并且建议你不仅要完成练习，最好能自己也写一个cnn，这个过程可能会让你学习到许多更加细节和可能忽略的东西。
这样的网络可以使用中间层构建出多层的抽象，正如我们在布尔线路中做的那样。
例如，如果我们在进行视觉模式识别，那么在第一层的神经元可能学会识别边，在第二层的神经元可以在边的基础上学会识别出更加复杂的形状，例如三角形或者矩形。第三层将能够识别更加复杂的形状。依此类推。
这些多层的抽象看起来能够赋予深度网络一种学习解决复杂模式识别问题的能力。然后，正如线路的示例中看到的那样，存在着理论上的研究结果告诉我们深度网络在本质上比浅层网络更加强大。
谷歌人工智能写作项目：爱发猫
关于神经网络的权值训练方法
%读入训练数据和测试数据Input=[];Output=[];str={'Test','Check'};Data=textread([str{1},'.txt']);%读训练数据Input=Data(:,1:end-1);%取数据表的前五列（主从成分）Output=Data(:,end);%取数据表的最后一列（输出值）Data=textread([str{2},'.txt']);%读测试数据CheckIn=Data(:,1:end-1);%取数据表的前五列（主从成分）CheckOut=Data(:,end);%取数据表的最后一列（输出值）Input=Input';Output=Output';CheckIn=CheckIn';CheckOut=CheckOut';%矩阵赚置[Input,minp,maxp,Output,mint,maxt]=premnmx(Input,Output);。
怎么用spss神经网络来分类数据
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用spss神经网络分类数据方法如下：神经网络算法能够通过大量的历史数据，逐步建立和完善输入变量到输出结果之间的发展路径，也就是神经网络，在这个神经网络中，每条神经的建立以及神经的粗细（权重）都是经过大量历史数据训练得到的，数据越多，神经网络就越接近真实。
神经网络建立后，就能够通过不同的输入变量值，预测输出结果。例如，银行能够通过历史申请贷款的客户资料，建立一个神经网络模型，用于预测以后申请贷款客户的违约情况，做出是否贷款给该客户的决策。
本篇文章将用一个具体银行案例数据，介绍如何使用SPSS建立神经网络模型，用于判断将来申请贷款者的还款能力。
选取历史数据建立模型，一般会将历史数据分成两大部分：训练集和验证集，很多分析者会直接按照数据顺序将前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为验证集。
如果数据之间可以证明是相互独立的，这样的做法没有问题，但是在数据收集的过程中，收集的数据往往不会是完全独立的（变量之间的相关关系可能没有被分析者发现）。
因此，通常的做法是用随机数发生器来将历史数据随机分成两部分，这样就能够尽量避免相同属性的数据被归类到一个数据集当中，使得建立的模型效果能够更加优秀。
在具体介绍如何使用SPSS软件建立神经网络模型的案例之前，先介绍SPSS的另外一个功能：随机数发生器。SPSS的随机数发生器常数的随机数据不是真正的随机数，而是伪随机数。
伪随机数是由算法计算得出的，因此是可以预测的。当随机种子（算法参数）相同时，对于同一个随机函数，得出的随机数集合是完全相同的。与伪随机数对应的是真随机数，它是真正的随机数，无法预测也没有周期性。
目前大部分芯片厂商都集成了硬件随机数发生器，例如有一种热噪声随机数发生器，它的原理是利用由导体中电子的热震动引起的热噪声信号，作为随机数种子。
怎么用python训练神经网络
