原文:反向传播神经网络(BP)

实验部分: 输入 输出矢量及问题的阐述 由题意输入变量取值范围为e , , , , 和ec , , , , ,则输入矢量有 种情况,分别如下所示: 则由T int e ec ,采用向下取整,可得输出矢量T为: 该问题可描述为通过训练BP神经网络实现模糊控制规则T int e ec ,并达到网络输出与期望值误差小于 . 。选取较好的BP神经网络参数,包括隐含层节点个数 学习速率等。同时对不同的学习 ...

2020-02-15 17:24 0 1251 推荐指数:

查看详情

神经网络(二):反向传播步骤(BP)

法或者反向传播算法实现。分析两者优劣】 【神经网络的代价函数是一个非凸函数,意味着使用优化算法有可能会陷入局 ...

Wed Apr 22 06:01:00 CST 2020 0 769
ML(5)——神经网络2(BP反向传播

  上一章的神经网络实际上是前馈神经网络(feedforward neural network),也叫多层感知机(multilayer perceptron,MLP)。具体来说,每层神经元与下一层神经元全互联,神经元之间不存在同层或跨层连接;输入层神经元仅接受外界输入,不进行函数处理;隐藏层与输出 ...

Sat Jul 14 00:15:00 CST 2018 0 2147
神经网络,前向传播FP和反向传播BP

1 神经网络 神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起,这样,一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。例如,下图就是一个简单的神经网络: 我们使用圆圈来表示神经网络的输入,标上“”的圆圈被称为偏置节点,也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层,最右 ...

Sat Jul 28 00:52:00 CST 2018 0 2024
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——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
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
神经网络前向传播反向传播

神经网络 神经网络可以理解为一个输入x到输出y的映射函数,即f(x)=y,其中这个映射f就是我们所要训练的网络参数w,我们只要训练出来了参数w,那么对于任何输入x,我们就能得到一个与之对应的输出y。只要f不同,那么同一个x就会产生不同的y,我们当然是想要获得最符合真实数据的y,那么我们就要训练 ...

Wed Sep 16 04:50:00 CST 2020 0 675
BP神经网络反向传播之计算过程分解(详细版)

  摘要:本文先从梯度下降法的理论推导开始,说明梯度下降法为什么能够求得函数的局部极小值。通过两个小例子,说明梯度下降法求解极限值实现过程。在通过分解BP神经网络,详细说明梯度下降法在神经网络的运算过程,并详细写出每一步的计算结果。该过程通俗易懂,有基本的高数和线代基础即可理解明白。最后 ...

Tue Dec 03 04:33:00 CST 2019 0 689
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM