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 ...
原文：BP神经网络推导过程详解
BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。 一 多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络。 通常一个多层神经网络由L层神经元组成，其中：第 层称为输入层，最后一层 第L层 被称为输出层，其它各层均被称为隐含层 第 层 第L 层 。 令输入向量为： vec x ...
2015-06-20 23:48 14 87744 推荐指数：
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