深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)
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 ...
原文：2. DNN神经网络的反向更新（BP）
. DNN神经网络的前向传播 FeedForward . DNN神经网络的反向更新 BP . DNN神经网络的正则化 . 前言 DNN前向传播介绍了DNN的网络是如何的从前向后的把数据传递过去的，但是只有这个过程还不够，我们还需要想办法对所有参数进行一个梯度的更新，才能使得网络能够慢慢的学习到新的东西。 在神经网络中有一种通用的方法来更新参数，叫做反向更新BP。 . DNN反向更新过程 根据前面 ...
2018-11-22 12:51 0 3002 推荐指数：
相关推荐
反向传播神经网络（BP）
为通过训练BP神经网络实现模糊控制规则T=int((e+ec)/2)，并达到网络输出与期望值误差小于0.001 ...
神经网络(二)：反向传播步骤(BP)
BP神经网络基本概念： 1.代价函数：神经网络的训练过程就是通过代价函数最小化(J)拟合出最优参数(weight) 【神经网络的代价函数其实就是一个指标，表明用模型对样本的拟合程度，可以类比成模型的预测值h(x)和样本输出yi的差值的方差(待确定)】 【代价函数最小化可以通过梯度下降 ...
ML（5）——神经网络2（BP反向传播）
上一章的神经网络实际上是前馈神经网络（feedforward neural network），也叫多层感知机（multilayer perceptron，MLP）。具体来说，每层神经元与下一层神经元全互联，神经元之间不存在同层或跨层连接；输入层神经元仅接受外界输入，不进行函数处理；隐藏层与输出 ...
深度学习——深度神经网络（DNN）反向传播算法
深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）是深度学习的基础。 回顾监督学习的一般性问题。假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$为输入向量，$y$为输出向量，利用这个训练样本 ...
BP神经网络
BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系 ...
BP神经网络
代码为MNIST数据集上运行简单BP神经网络的python实现。 以下公式和文字来自Wanna_Go的博文 http://www.cnblogs.com/wxshi/p/6077734.html，包含详尽的描述和推导。 BP神经网络 单个神经 ...
BP神经网络
起源：线性神经网络与单层感知器 古老的线性神经网络，使用的是单层Rosenblatt感知器。该感知器模型已经不再使用，但是你可以看到它的改良版：Logistic回归。 可以看到这个网络，输入->加权->映射->计算分类误差->迭代修改W、b，其实和数学上的回归 ...