原文:BP神经网络算法推导

前言:自己动手推导了一下经典的前向反馈神经网络的算法公式,记录一下。由于暂时没有数据可以用作测试,程序没有实现并验证。以后找到比较好的数据,再进行实现。 一:算法推导 神经网络通过模拟人的神经元活动,来构造分类器。它的基本组成单元称为 神经元 ,离线情况下如果输入大于某值时,设定神经元处于兴奋状态,产生输出,否则不响应。而这个输入来自于所有其它的神经元。而神经元的响应函数有多种 需要满足可微,这种 ...

2012-12-12 21:50 1 22026 推荐指数:

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神经网络 误差逆传播算法推导 BP算法

  误差逆传播算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多使用BP算法进行训练。   给定训练集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即输入示例由\(d\)个属性描述,输出\(l ...

Thu Nov 30 06:04:00 CST 2017 0 2486
多层神经网络BP算法 原理及推导

使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢?在上一篇文章我们介绍过感知器算法,但是直接使用的话会存在以下问题 ...

Mon Jul 13 02:00:00 CST 2015 2 88312
多层神经网络BP算法 原理及推导

多层神经网络BP算法 原理及推导 转载;https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html   首先什么是人工神经网络?简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点,然后用此类节点组成一个层次网络结构,我们称此网络即为人工神经网络 ...

Tue Apr 09 01:12:00 CST 2019 0 3605
神经网络——反向传播BP算法公式推导

  在神经网络中,当我们的网络层数越来越多时,网络的参数也越来越多,如何对网络进行训练呢?我们需要一种强大的算法,无论网络多复杂,都能够有效的进行训练。在众多的训练算法中,其中最杰出的代表就是BP算法,它是至今最成功的神经网络学习算法。在实际任务中,大部分都是使用的BP算法来进行网络训练 ...

Mon Apr 22 06:34:00 CST 2019 0 826
BP神经网络模型及算法推导

一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系 ...

Thu Oct 30 22:41:00 CST 2014 0 4784
BP神经网络算法推导及代码实现笔记zz

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! 【毒鸡汤】:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你。 本文 ...

Fri Apr 12 21:53:00 CST 2019 0 1362
深度学习-神经网络 BP 算法推导过程

BP 算法推导过程 一.FP过程(前向-计算预测值) 定义sigmoid激活函数 输入层值和 标签结果 初始化 w,b 的值 计算隐层的结果 \[ h1 = Sigmod( Net_{h1}) =Sigmod(w1*l1+ w2*l2+b1 ...

Sat Jan 12 20:11:00 CST 2019 0 2152
卷积神经网络 CNN BP算法推导

重点在对CNN的理解后, 理解对卷积层的的 梯度(导数) 推演. 回顾 CNN 首先是对神经网络, 前向, 后向的基本认识. 神经网络初步认识来看, 跟传统的 ML 理论的区别在于, 它更像一个经验的过程, 即debug. 它将一个样本输入(向量) 的每个分量, 进行一些 奇怪 的线性处理 ...

Mon Feb 17 03:01:00 CST 2020 0 1991
 
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