原文:深度学习笔记(二) BP算法

.监督学习 监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。 输入数据为 训练数据 ,由正确的训练集和错误的训练集构成。 .非监督学习 在机器学习,无监督学习的问题是,在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。因为提供给学习者的实例是未标记的,因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案。 没有告诉模型哪些是正确的,哪些是错误的。 关联规则 ...

2017-06-15 16:16 0 1287 推荐指数:

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深度学习BP算法

,通过拓扑结构连接而成。 能够自主学习是神经网络一种最重要也最令人注目的能力。自从20世纪40 ...

Wed Jan 12 06:07:00 CST 2022 0 1019
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
深度学习系列二(DNN的有监督训练-BP算法

DNN的有监督训练-BP算法 这里以$K$类分类问题来对BP算法进行描述。实际上对于其他问题(如回归问题)基本是一样的。给定训练样本为:$(\mathbf{x},\mathbf{y})$,其中$\mathbf{x}$为样本的特征,$\mathbf{y}$为类别标签,其形式 ...

Thu Jan 08 17:05:00 CST 2015 0 2731
深度学习之反向传播算法BP)代码实现

反向传播算法实战 本文仅仅是反向传播算法的实现,不涉及公式推导,如果对反向传播算法公式推导不熟悉,强烈建议查看另一篇文章神经网络之反向传播算法BP)公式推导(超详细) 我们将实现一个 4 层的全连接网络,来完成二分类任务。网络输入节点数为 2,隐藏 层的节点数设计为:25、50和25,输出层 ...

Sat Jan 11 01:20:00 CST 2020 0 5283
深度学习BP反向传播算法Python简单实现

转载:火烫火烫的 个人觉得BP反向传播是深度学习的一个基础,所以很有必要把反向传播算法好好学一下 得益于一步一步弄懂反向传播的例子这篇文章,给出一个例子来说明反向传播 不过是英文的,如果你感觉不好阅读的话,优秀的国人已经把它翻译出来了。 一步一步弄懂反向传播的例子(中文翻译) 然后我使用 ...

Thu May 03 04:50:00 CST 2018 0 5945
深度学习基础--神经网络--BP反向传播算法

BP算法:   1.是一种有监督学习算法,常被用来训练多层感知机。   2.要求每个人工神经元(即节点)所使用的激励函数必须可微。   (激励函数:单个神经元的输入与输出之间的函数关系叫做激励函数。)   (假如不使用激励函数,神经网络中的每层都只是做简单的线性变换,多层输入叠加后 ...

Sun Apr 16 19:15:00 CST 2017 0 3147
 
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