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 ...
误差逆传播算法 errorBackPropagation,BP 是神经网络中常用的传播算法。BP算法不仅可以应用于多层前馈神经网络,还可以应用于其他类型的神经网络,如训练递归神经网络。通常所说的 BP网络 一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。 给定训练集 D left x ,y , x ,y ,..., x m ,y m right ,x i in mathbb R d ,y i in m ...
2019-09-17 20:51 0 393 推荐指数:
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 ...
,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间 ...
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 ...
%% Machine Learning Online Class - Exercise 4 Neural Network Learning % Instructions % --------- ...
在讲解误差反向传播算法之前,我们来回顾一下信号在神经网络中的流动过程。请细细体会,当输入向量\(X\)输入感知器时,第一次初始化权重向量\(W\)是随机组成的,也可以理解成我们任意设置了初始值,并和输入做点积运算,然后模型通过权重更新公式来计算新的权重值,更新后的权重值又接着和输入相互作用 ...
1. 误差反向传播算法(Back Propagation): ①将训练集数据输入到神经网络的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果,这就是前向传播过程。②由于神经网络的输出结果与实际结果有误差,则计算估计值与实际值之间的误差,并将该误差从输出层向隐藏层反向传播,直至传播到输入层;③在反向 ...
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 ...
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 ...