原文:BP算法基本原理推导----《机器学习》笔记

前言 多层网络的训练需要一种强大的学习算法,其中BP errorBackPropagation 算法就是成功的代表,它是迄今最成功的神经网络学习算法。 今天就来探讨下BP算法的原理以及公式推导吧。 神经网络 先来简单介绍一下神经网络,引入基本的计算公式,方便后面推导使用 图 神经网络神经元模型 图 就是一个标准的M P神经元模型。 神经元工作流程 每个神经元接受n个 图 中只有 个 来自其他神经元 ...

2017-02-18 17:22 0 18731 推荐指数:

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机器学习入门学习笔记:(一)BP神经网络原理推导及程序实现

  机器学习中,神经网络算法可以说是当下使用的最广泛的算法。神经网络的结构模仿自生物神经网络,生物神经网络中的每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时,想下一级相连的神经元发送化学物质,改变这些神经元的电位;如果某神经元的电位超过一个阈值,则被激活,否则不被激活。误差逆传播算法(error ...

Fri Apr 07 05:46:00 CST 2017 4 35632
EM算法基本原理推导

参考: 从最大似然到EM算法浅解 (EM算法)The EM Algorithm EM算法的九层境界:Hinton和Jordan理解的EM算法 在EM算法的证明中,其实比较好理解,总结如下: 从最大似然估计出发 ====> 将隐变量暴露出来,写出累加/积分的 形式 ...

Mon Aug 20 07:41:00 CST 2018 0 2361
机器学习算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归

机器学习算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归 在上一篇算法中,线性回归实际上是 连续型 的结果,即 \(y\in R\) ,而逻辑回归的 \(y\) 是离散型,只能取两个值 \(y\in \{0,1\}\),这可以用来处理一些分类的问题。 logistic函数 我们可能会遇到一些分类 ...

Tue Jun 25 18:19:00 CST 2019 4 988
机器学习算法原理详细推导与实现(一):线性回归

机器学习算法原理详细推导与实现(一):线性回归 今天我们这里要讲第一个有监督学习算法,他可以用于一个回归任务,这个算法叫做 线性回归 房价预测 假设存在如下 m 组房价数据: 面积(m^2) 价格(万元) 82.35 ...

Thu Jun 13 18:49:00 CST 2019 3 836
[机器学习]-SVD奇异值分解的基本原理和运用

SVD奇异值分解:    SVD是一种可靠的正交矩阵分解法。可以把A矩阵分解成U,∑,VT三个矩阵相乘的形式。(Svd(A)=[U*∑*VT],A不必是方阵,U,VT必定是正交阵,S是对角阵< ...

Fri Dec 23 03:45:00 CST 2016 1 5841
机器学习】反向传播算法 BP

知识回顾 1:首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有m个,每个包含一组输入x和一组输出信号y,L表示神经网络的层数,S表示每层输入的神经元的个数,SL代表最后一层中处理的 ...

Thu Aug 03 23:11:00 CST 2017 2 2000
机器学习算法原理详细推导与实现(七):决策树算法

机器学习算法原理详细推导与实现(七):决策树算法 在之前的文章中,对于介绍的分类算法有逻辑回归算法和朴素贝叶斯算法,这类算法都是二分类的分类器,但是往往只实际问题中\(y\)不仅仅只有\(\{0,1\}\),当出现一个新的类别\(y=2\)时,之前的分类器就不太适用,这里就要介绍一个叫做 ...

Sat Aug 22 16:23:00 CST 2020 0 728
 
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