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 ...
原文：BP神经网络：误差反向传播算法公式推导图解
BP神经网络：误差反向传播算法公式推导 开端： BP算法提出 . BP神经网络参数符号及激活函数说明 . 网络输出误差 损失函数 定义 . 隐藏层与输出层间的权重更新公式推导 . 输入层与隐藏层间的权重更新公式推导 欢迎转载，转载时请注明出处，谢谢 ...
2021-05-30 00:57 0 183 推荐指数：
相关推荐
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 ...
神经网络之反向传播算法（BP）公式推导（超详细）
反向传播算法详细推导 反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数 ...
《机器学习(周志华)》笔记--神经网络（4）--误差逆传播算法(BP)：BP算法、BP算法推导
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 ...
神经网络前向传播和反向传播公式 详细推导
神经网络的前向传播和反向传播公式详细推导 本篇博客是对Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章内容的解读，有兴趣的朋友可以直接阅读原文Neural Network and Deep Learning。 对神经网络有些了解 ...
人工神经网络反向传播算法（BP算法）证明推导
为了搞明白这个没少在网上搜，但是结果不尽人意，最后找到了一篇很好很详细的证明过程，摘抄整理为 latex 如下。 （原文：https://blog.csdn.net/weixin_41718085/ ...
神经网络和误差逆传播算法（BP）
本人弱学校的CS 渣硕一枚，在找工作的时候，发现好多公司都对深度学习有要求，尤其是CNN和RNN，好吧，啥也不说了，拿过来好好看看。以前看习西瓜书的时候神经网络这块就是一个看的很模糊的块，包括台大的视频，上边有AutoEncoder，感觉很乱，所以总和了各种博客，各路大神的知识，总结如果，如有 ...
神经网络和深度学习之——误差反向传播算法
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 ...