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 ...
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 ,y , x ,y ,...... 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 个结果。如图所示,是一个典型的单隐层前馈网络,它拥有 d 个输入神经元 l 个输出神经元 q 个隐层神经元,其中, theta j 表示第 ...
2017-11-29 22:04 0 2486 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
前言:自己动手推导了一下经典的前向反馈神经网络的算法公式,记录一下。由于暂时没有数据可以用作测试,程序没有实现并验证。以后找到比较好的数据,再进行实现。 一:算法推导 神经网络通过模拟人的神经元活动,来构造分类器。它的基本组成单元称为”神经元”,离线情况下如果输入大于某值时,设定神经元处于 ...
为了搞明白这个没少在网上搜,但是结果不尽人意,最后找到了一篇很好很详细的证明过程,摘抄整理为 latex 如下。 (原文:https://blog.csdn.net/weixin_41718085/ ...
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 ...