全文参考《机器学习》-周志华中的5.3节-误差逆传播算法;整体思路一致,叙述方式有所不同; 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法; 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...
本文大量参照 David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton and Ronald J. Williams,Learning representation by back propagating errors, Nature, : , . 在现代神经网络中, 使用最多的算法当是反向传播 BP . 虽然BP有着收敛慢, 容易陷入局部最小等缺陷, 但其易用性, 准确度却是 ...
2014-12-15 10:09 6 7465 推荐指数:
全文参考《机器学习》-周志华中的5.3节-误差逆传播算法;整体思路一致,叙述方式有所不同; 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法; 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...
BP神经网络:误差反向传播算法公式推导 开端: BP算法提出 1. BP神经网络参数符号及激活函数说明 2. 网络输出误差(损失函数)定义 3. 隐藏层与输出层间的权重更新公式推导 ...
BP里面有角色和角色分组,角色分组相当于包含多个角色。 客户和供应商使用不同的角色来创建。 创建角色和分组前可以创建自定义的角色类别和角色分组类别。 文档:关于BP.note 链接:笔记 作者:明光烁亮 出处:http://www.cnblogs.com ...
目录 1 神经网络 1.1 神经元 1.2 前馈网络 1.3 梯度下降 1.4 误差反向传播 1.5 BP示例 2 多样本 1 神经网络 大量结构简单的、功能接近的神经元节点按一定体系架构连接成的模拟 ...
为通过训练BP神经网络实现模糊控制规则T=int((e+ec)/2),并达到网络输出与期望值误差小于0.001 ...
原文链接:这里 介绍 反向传播算法可以说是神经网络最基础也是最重要的知识点。基本上所以的优化算法都是在反向传播算出梯度之后进行改进的。同时,也因为反向传播算法是一个递归的形式,一层一层的向后传播误差即可,很容易实现(这部分听不懂没关系,下面介绍)。不要被反向传播吓到,掌握其核心思想就很容易 ...
ReLU层的设计: ReLU函数: 导数: Sigmoid层的设计: Affine 层: Softmax-with-Loss 层的实现 对应误差反向传播法的神经网络的实现: ...
1. 误差反向传播算法(Back Propagation): ①将训练集数据输入到神经网络的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果,这就是前向传播过程。②由于神经网络的输出结果与实际结果有误差,则计算估计值与实际值之间的误差,并将该误差从输出层向隐藏层反向传播,直至传播到输入层;③在反向 ...