原文:人工神经网络反向传播算法(BP算法)证明推导

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 article details 这个只是为了应付作业总结的,所以没有认真检查过,如果内容 正确性 尤其是这个 和格式上有什么问题请务必在下面评论区中指出。 ...

2019-06-10 05:25 0 621 推荐指数:

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神经网络——反向传播BP算法公式推导

  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 ...

Mon Apr 22 06:34:00 CST 2019 0 826
神经网络 误差逆传播算法推导 BP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\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即输入示例由\(d\)个属性描述,输出\(l ...

Thu Nov 30 06:04:00 CST 2017 0 2486
神经网络反向传播算法BP)公式推导(超详细)

反向传播算法详细推导 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数 ...

Sat Jan 11 01:27:00 CST 2020 3 11654
BP神经网络:误差反向传播算法公式推导图解

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 ...

Sun May 30 08:57:00 CST 2021 0 183
深度学习基础--神经网络--BP反向传播算法

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 ...

Sun Apr 16 19:15:00 CST 2017 0 3147
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 ...

Tue Feb 21 20:36:00 CST 2017 142 78007
神经网络的正反向传播算法推导

1 正向传播 1.1 浅层神经网络 为简单起见,先给出如下所示的简单神经网络: 该网络只有一个隐藏层,隐藏层里有四个单元,并且只输入一个样本,该样本表示成一个三维向量,分别为为\(x_1\),\(x_2\)和\(x_3\)。网络的输出为一个标量,用\(\hat{y}\)表示。考虑 ...

Fri May 25 06:55:00 CST 2018 0 1181
[DL学习笔记]从人工神经网络到卷积神经网络_1_神经网络BP算法

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧。 1:人工全连接神经网络BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于 ...

Tue Dec 13 21:33:00 CST 2016 0 10968
 
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