【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 ...
原文：反向传播（BP）算法理解以及Python实现
全文参考 机器学习 周志华中的 . 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 , x , cdots, x n , Y y i, y , cdots, y n ，反向传播算法使用数据集中的每一个样本执行前向传播，之后根据网络的输出与真实标签计算误差，利用误差进行反向传播，更新权重 使用一个样本 x, ...
2019-05-08 10:02 2 941 推荐指数：
相关推荐
深度学习之反向传播算法（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 ...
机器学习-反向传播算法（BP）代码实现（matlab）
%% Machine Learning Online Class - Exercise 4 Neural Network Learning % Instructions % --------- ...
读懂反向传播算法（bp算法）
原文链接：这里 介绍 反向传播算法可以说是神经网络最基础也是最重要的知识点。基本上所以的优化算法都是在反向传播算出梯度之后进行改进的。同时，也因为反向传播算法是一个递归的形式，一层一层的向后传播误差即可，很容易实现（这部分听不懂没关系，下面介绍）。不要被反向传播吓到，掌握其核心思想就很容易 ...
BP（反向传播）算法原理及推导
1. 反向传播算法介绍 误差反向传播(Error Back Propagation)算法，简称BP算法。BP算法由信号正向传播和误差反向传播组成。它的主要思想是由后一级的误差计算前一级的误差，从而极大减少运算量。 设训练数据为\(\{\bm{(x^{(1)},y^{(1)}),\cdots,(x ...
【机器学习】反向传播算法 BP
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 ...
手写BP（反向传播）算法
BP算法为深度学习中参数更新的重要角色，一般基于loss对参数的偏导进行更新。 一些根据均方误差，每层默认激活函数sigmoid（不同激活函数，则更新公式不一样） 假设网络如图所示： 则更新公式为： 以上列举了最后2层的参数更新方式，第一层的更新公式类似，即上一层的误差来自于下一层 ...
反向传播算法的暴力理解
1 Backpropation 反向传播算法 我们在学习和实现反向传播算法的时候，往往因为其计算的复杂性，计算内涵的抽象性，只是机械的按照公式模板去套用算法。但是这种形式的算法使用甚至不如直接调用一些已有框架的算法实现来得方便。 我们实现反向传播算法，就是要理解为什么公式这么写，为什么这么算 ...