上篇主要阐述 BP算法的过程, 以及 推导的 4 大公式的结论, 现在呢要来逐步推导出这写公式的原理. 当理解到这一步, 就算真正理解 BP算法了. 也是先做一个简单的回顾一下, 不是很细, 重点在推导, 不清楚就结合图像呀, 其实很直观的. 全篇其实就是在求偏导, 引入中间变量, 应用链式法则 ...
前面的笔记已经把 BP算法给推导了, 那 大公式, 核心就是 求偏导数的链式法则, 这篇, 再来跟着大佬来推一波, 目的是为了加深印象. 关于记忆这个话题, 心理学家,其实早已经给出了答案, 最好的记忆方式, 就是重复, 写了这么多的笔记, 其实大多内容都是重复的, 交叉的, 反复了, 但不同是, 每次反复, 其实都是一个认知理解上升的过程, 觉得还是很有必要的. BP算法 变量声明 回顾历史 还 ...
2020-01-25 22:42 0 1055 推荐指数:
上篇主要阐述 BP算法的过程, 以及 推导的 4 大公式的结论, 现在呢要来逐步推导出这写公式的原理. 当理解到这一步, 就算真正理解 BP算法了. 也是先做一个简单的回顾一下, 不是很细, 重点在推导, 不清楚就结合图像呀, 其实很直观的. 全篇其实就是在求偏导, 引入中间变量, 应用链式法则 ...
前篇已经对EM过程,举了扔硬币和高斯分布等案例来直观认识了, 目标是参数估计, 分为 E-step 和 M-step, 不断循环, 直到收敛则求出了近似的估计参数, 不多说了, 本篇不说栗子, 直接来推导一波. Jensen 不等式 在满足: 一个 concave 函数, 即 形状 ...
前言:自己动手推导了一下经典的前向反馈神经网络的算法公式,记录一下。由于暂时没有数据可以用作测试,程序没有实现并验证。以后找到比较好的数据,再进行实现。 一:算法推导 神经网络通过模拟人的神经元活动,来构造分类器。它的基本组成单元称为”神经元”,离线情况下如果输入大于某值时,设定神经元处于 ...
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 ...
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 ...
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 ...
一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! 【毒鸡汤】:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你。 本文 ...
BP 算法推导过程 一.FP过程(前向-计算预测值) 定义sigmoid激活函数 输入层值和 标签结果 初始化 w,b 的值 计算隐层的结果 \[ h1 = Sigmod( Net_{h1}) =Sigmod(w1*l1+ w2*l2+b1 ...