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 ...
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 然后我使用了那个博客的图片。这次的目的主要是对那个博客的一个补充。但是首先我觉得先用面向过程的思想来实现一遍感觉会好一点。 ...
2018-05-02 20:50 0 5945 推荐指数:
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 ...
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 ...
1 BP算法的推导 图1 一个简单的三层神经网络 图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到输出。输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是“0”类 ...
%% Machine Learning Online Class - Exercise 4 Neural Network Learning % Instructions % --------- ...
全文参考《机器学习》-周志华中的5.3节-误差逆传播算法;整体思路一致,叙述方式有所不同; 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法; 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...
知识回顾 1: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 ...
理解反向传播 要理解反向传播,先来看看正向传播。下面是一个神经网络的一般结构图: 其中,\(x\) 表示输入样本,\(\bm{w}\) 表示未知参数(图中未标出偏置 \(b\)), \(S\) 表示激活函数,\(y\) 表示预测值,\(\hat{y}\) 表示真实值。 显然,通过从样本 \(x ...
直观理解反向传播 反向传播算法是用来求那个复杂到爆的梯度的。 上一集中提到一点,13000维的梯度向量是难以想象的。换个思路,梯度向量每一项的大小,是在说代价函数对每个参数有多敏感。 如上图,我们可以这样里理解,第一个权重对代价函数的影响是是第二个的32倍。 我们来考虑一个还没有 ...