误差逆传播算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多使用BP算法进行训练。 给定训练集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即输入示例由\(d\)个属性描述,输出\(l ...
本人弱学校的CS 渣硕一枚,在找工作的时候,发现好多公司都对深度学习有要求,尤其是CNN和RNN,好吧,啥也不说了,拿过来好好看看。以前看习西瓜书的时候神经网络这块就是一个看的很模糊的块,包括台大的视频,上边有AutoEncoder,感觉很乱,所以总和了各种博客,各路大神的知识,总结如果,如有问题,欢迎指出。 人工神经网络 . 神经元 神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的 ...
2017-08-09 10:30 0 5690 推荐指数:
误差逆传播算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多使用BP算法进行训练。 给定训练集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即输入示例由\(d\)个属性描述,输出\(l ...
三、误差逆传播算法(BP) 1、BP算法 多层网络的学习能力比单层感知机强得多。欲训练多层网络,简单感知学习规则显然不够了,需要更强大的学习算法。误差逆传播(errorBackPropagation,简称BP)算法就是其中最杰出的代表。BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法 ...
目录 一、神经元模型 1.1 M-P神经元 1.2 激励函数 1.2.1 单位阶跃函数 1.2.2 logistic函数(sigmoid) 1.2.3 tanh函数(双曲正切函数 ...
BP算法是迄今为止最为成功的神经网络学习算法,下面主要以多层前馈神经网络为例推导该算法。 1. M-P 神经元模型 图1展示了一个经典的神经元模型。在这个模型中,该神经元收到其他神经元传来的3个输入信号,这些输入信号通过带权重的连接进行传递,神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行 ...
BP神经网络:误差反向传播算法公式推导 开端: BP算法提出 1. BP神经网络参数符号及激活函数说明 2. 网络输出误差(损失函数)定义 3. 隐藏层与输出层间的权重更新公式推导 ...
在讲解误差反向传播算法之前,我们来回顾一下信号在神经网络中的流动过程。请细细体会,当输入向量\(X\)输入感知器时,第一次初始化权重向量\(W\)是随机组成的,也可以理解成我们任意设置了初始值,并和输入做点积运算,然后模型通过权重更新公式来计算新的权重值,更新后的权重值又接着和输入相互作用 ...
在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结。 1. DNN反向传播算法要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前,我们先要知道DNN反向传播 ...
在神经网络中,当我们的网络层数越来越多时,网络的参数也越来越多,如何对网络进行训练呢?我们需要一种强大的算法,无论网络多复杂,都能够有效的进行训练。在众多的训练算法中,其中最杰出的代表就是BP算法,它是至今最成功的神经网络学习算法。在实际任务中,大部分都是使用的BP算法来进行网络训练 ...