1.监督学习 监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。 输入数据为“训练数据”,由正确的训练集和错误的训练集构成。 2.非监督学习 在机器学习,无监督学习的问题是,在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。因为提供给学习 ...
.介绍 人工神经网络 Artificial Neural Network,ANN 简称神经网络 NN ,是在现代生物学研究人脑组织所取得成果的基础上提出来的。人工神经网络是大脑生物结构的数学建模,有大量功能简单而具有自适应能力的信息处理单元即人工神经元按照大规模并行方式,通过拓扑结构连接而成。 能够自主学习是神经网络一种最重要也最令人注目的能力。自从 世纪 年代末Hebb提出的学习规则以来,人们 ...
2022-01-11 22:07 0 1019 推荐指数:
1.监督学习 监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。 输入数据为“训练数据”,由正确的训练集和错误的训练集构成。 2.非监督学习 在机器学习,无监督学习的问题是,在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。因为提供给学习 ...
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 ...
DNN的有监督训练-BP算法 这里以$K$类分类问题来对BP算法进行描述。实际上对于其他问题(如回归问题)基本是一样的。给定训练样本为:$(\mathbf{x},\mathbf{y})$,其中$\mathbf{x}$为样本的特征,$\mathbf{y}$为类别标签,其形式 ...
反向传播算法实战 本文仅仅是反向传播算法的实现,不涉及公式推导,如果对反向传播算法公式推导不熟悉,强烈建议查看另一篇文章神经网络之反向传播算法(BP)公式推导(超详细) 我们将实现一个 4 层的全连接网络,来完成二分类任务。网络输入节点数为 2,隐藏 层的节点数设计为:25、50和25,输出层 ...
转载:火烫火烫的 个人觉得BP反向传播是深度学习的一个基础,所以很有必要把反向传播算法好好学一下 得益于一步一步弄懂反向传播的例子这篇文章,给出一个例子来说明反向传播 不过是英文的,如果你感觉不好阅读的话,优秀的国人已经把它翻译出来了。 一步一步弄懂反向传播的例子(中文翻译) 然后我使用 ...
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 ...
)(1974年,哈佛博士论文) (3)BP算法训练的神经网络:信号正向传播和误差反向传播(修正权值) ...
1 BP算法的推导 图1 一个简单的三层神经网络 图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到输出。输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是“0”类 ...