原文:【机器学习】反向传播算法 BP

知识回顾 :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单元个数。 之前,我们所讲到的,我们可以把神经网络的定义分为 类: 二元分类:SL ,其中y 或 多元分类:当有K中分类时候,SL K,其中yi 表示分到第i类 k gt :再让我们回顾之前所讲到的逻辑回归 ...

2017-08-03 15:11 2 2000 推荐指数:

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机器学习 —— 基础整理(七)前馈神经网络的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
python机器学习——BP反向传播)神经网络算法

背景与原理: BP神经网络通常指基于误差反向传播算法的多层神经网络,BP算法由信号的前向传播反向传播两个过程组成,在前向传播的过程中,输入从输入层进入网络,经过隐含层逐层传递到达输出层输出,如果输出结果与预期不符那么转至误差反向传播过程,否则结束学习过程。在反向传播过程中,误差会基于梯度下降 ...

Wed Apr 06 06:51:00 CST 2022 0 1696
机器学习反向传播算法

,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间 ...

Fri May 26 23:48:00 CST 2017 0 3604
机器学习】误差逆传播算法(反向传播算法)

误差逆传播算法(error BackPropagation,BP)是神经网络中常用的传播算法BP算法不仅可以应用于多层前馈神经网络,还可以应用于其他类型的神经网络,如训练递归神经网络。通常所说的“BP网络”一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络 ...

Wed Sep 18 04:51:00 CST 2019 0 393
深度学习反向传播算法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
 
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