原文:Back Propagation:误差反向传播算法

.误差反向传播算法 Back Propagation : 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。 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 在反向传播的过程中,根据误差调整各种参数的值 相连神经元的权重 ,使得总损失函数减小。 迭代上述三个步骤 即对数据进行 ...

2020-01-24 18:02 0 1161 推荐指数:

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前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)

虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。 1.前向传播 ...

Sun Apr 28 03:57:00 CST 2019 0 713
神经网络中误差反向传播(back propagation)算法的工作原理

注意:版权所有,转载需注明出处。 神经网络,从大学时候就知道,后面上课的时候老师也讲过,但是感觉从来没有真正掌握,总是似是而非,比较模糊,好像懂,其实并不懂。 在开始推导之前,需要先做一些准备 ...

Wed Jan 20 00:30:00 CST 2016 2 16523
反向传播Back Propagation

反向传播Back Propagation) 通常在设计好一个神经网络后,参数的数量可能会达到百万级别。而我们利用梯度下降去跟新参数的过程如(1)。但是在计算百万级别的参数时,需要一种有效计算梯度的方法,这种方法就是反向传播(简称BP), 因此BP并不是一种新的算法,使用BP就是能够使 ...

Mon Aug 20 05:57:00 CST 2018 0 11181
神经网络的误差逆向传播(error Back Propagation, BP)算法

  BP算法是迄今为止最为成功的神经网络学习算法,下面主要以多层前馈神经网络为例推导该算法。 1. M-P 神经元模型   图1展示了一个经典的神经元模型。在这个模型中,该神经元收到其他神经元传来的3个输入信号,这些输入信号通过带权重的连接进行传递,神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行 ...

Sun Jul 12 07:42:00 CST 2020 0 804
Backward Propagation 反向传播

深度学习神经网络训练过程主要涉及到两个过程,一个是数据前向传播(data forward-propagation),输入数据经过网络正向计算,输出最终结果;另一个是误差反向传播(error backward-propagation),网络输出结果的误差和梯度反向传播,并更新权重。反向传播过程又可 ...

Sat Aug 21 18:26:00 CST 2021 0 95
【机器学习】误差传播算法(反向传播算法)

误差传播算法(error BackPropagation,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 ...

Wed Sep 18 04:51:00 CST 2019 0 393
 
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