BP神经网络算法推导
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 ...
原文：卷积神经网络 CNN BP算法推导
重点在对CNN的理解后, 理解对卷积层的的 梯度 导数 推演. 回顾 CNN 首先是对神经网络, 前向, 后向的基本认识. 神经网络初步认识来看, 跟传统的 ML 理论的区别在于, 它更像一个经验的过程, 即debug. 它将一个样本输入 向量 的每个分量, 进行一些 奇怪 的线性处理 加权, 求和 , 然后进行压缩投影 , 这样一层层地处理数据, 最后再来个 归一化 为一个向量 近似概率 的输出 ...
2020-02-16 19:01 0 1991 推荐指数：
相关推荐
卷积神经网络CNN的原理（二）－－－公式推导
卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值 ...
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 ...
多层神经网络BP算法 原理及推导
使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢？在上一篇文章我们介绍过感知器算法，但是直接使用的话会存在以下问题 ...
多层神经网络BP算法 原理及推导
多层神经网络BP算法 原理及推导 转载；https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html 首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络 ...
神经网络——反向传播BP算法公式推导
的。值得一提的是，BP算法不仅适用于多层前馈网络，对于其他类型的神经网络，例如：训练卷积神经网络和递归神经网络。 ...
BP神经网络模型及算法推导
一，什么是BP "BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系 ...
BP神经网络算法推导及代码实现笔记zz
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 ...