原文:简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络

一 BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其基本的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。详细来说。对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型: watermark text aHR cDovL Jsb cuY Nkbi uZXQvZ vZ xlMTk OTAxMDI font a L L T fontsize fill I JBQkFCMA dissolve grav ...

2017-05-25 19:42 0 1670 推荐指数:

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机器学习-神经网络算法(一)

1. 背景: 1.1 以人脑中的神经网络为启发,历史上出现过很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...

Mon Feb 25 02:58:00 CST 2019 0 1564
机器学习(4):BP神经网络原理及其python实现

BP神经网络是深度学习的重要基础,它是深度学习的重要前行算法之一,因此理解BP神经网络原理以及实现技巧非常有必要。接下来,我们对原理和实现展开讨论。 1.原理    有空再慢慢补上,请先参考老外一篇不错的文章:A Step by Step Backpropagation Example ...

Wed Jul 05 05:11:00 CST 2017 0 1630
机器学习:python使用BP神经网络示例

1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码,如果自己写代码实现此理论不够) 1) BP神经网络是一种多层网络算法,其核心是反向传播误差,即: 使用梯度下降法(或其他算法),通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。 BP神经网络模型拓扑 ...

Tue May 16 23:12:00 CST 2017 0 3334
机器学习(一):梯度下降、神经网络BP神经网络

这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料,如神经网络、梯度下降算法,然后顺便又延伸温习了一下线性代数、概率论以及求导。总的来说,学到不少知识。下面是一些笔记概要。 一、 神经网络 神经网络我之前听过无数次 ...

Tue Jul 22 20:38:00 CST 2014 2 8009
BP神经网络算法学习

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的数学方程。 一个 ...

Mon Feb 06 22:56:00 CST 2017 0 2296
机器学习 —— 基础整理(七)前馈神经网络BP反向传播算法步骤整理

这里把按 [1] 推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下。突然想整理这个的原因是知乎上看到了一个帅呆了的求矩阵微分的方法(也就是 [2]),不得不感叹作者的功力。[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导,整个过程十分简洁。而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照 ...

Sun Mar 19 06:08:00 CST 2017 0 1817
神经网络机器学习》第5讲随机梯度下降算法-BP起源

神经网络机器学习 第5章 随机梯度下降法-BP的起源 神经网络的训练有很多方法,以数值优化为基础的随机梯度学习算法能够处理大规模的数据集合,它也是后面多层神经网络后向传播算法的基础。 随机梯度下降是以均方误差为目标函数的近似最速下降算法,该算法被广泛用于自适应信号处理领域 ...

Sat Feb 06 03:30:00 CST 2021 0 341
 
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