神經網絡與機器學習 第5章 隨機梯度下降法-BP的起源 神經網絡的訓練有很多方法,以數值優化為基礎的隨機梯度學習算法能夠處理大規模的數據集合,它也是后面多層神經網絡后向傳播算法的基礎。 隨機梯度下降是以均方誤差為目標函數的近似最速下降算法,該算法被廣泛用於自適應信號處理領域 ...
這幾天圍繞論文A Neural Probability Language Model 看了一些周邊資料,如神經網絡 梯度下降算法,然后順便又延伸溫習了一下線性代數 概率論以及求導。總的來說,學到不少知識。下面是一些筆記概要。 一 神經網絡 神經網絡我之前聽過無數次,但是沒有正兒八經研究過。形象一點來說,神經網絡就是人們模仿生物神經元去搭建的一個系統。人們創建它也是為了能解決一些其他方法難以解決的 ...
2014-07-22 12:38 2 8009 推薦指數:
神經網絡與機器學習 第5章 隨機梯度下降法-BP的起源 神經網絡的訓練有很多方法,以數值優化為基礎的隨機梯度學習算法能夠處理大規模的數據集合,它也是后面多層神經網絡后向傳播算法的基礎。 隨機梯度下降是以均方誤差為目標函數的近似最速下降算法,該算法被廣泛用於自適應信號處理領域 ...
BP神經網絡是深度學習的重要基礎,它是深度學習的重要前行算法之一,因此理解BP神經網絡原理以及實現技巧非常有必要。接下來,我們對原理和實現展開討論。 1.原理 有空再慢慢補上,請先參考老外一篇不錯的文章:A Step by Step Backpropagation Example ...
1.簡介(只是簡單介紹下理論內容幫助理解下面的代碼,如果自己寫代碼實現此理論不夠) 1) BP神經網絡是一種多層網絡算法,其核心是反向傳播誤差,即: 使用梯度下降法(或其他算法),通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值,使網絡的誤差平方和最小。 BP神經網絡模型拓撲 ...
一、BP神經網絡的概念 BP神經網絡是一種多層的前饋神經網絡,其基本的特點是:信號是前向傳播的,而誤差是反向傳播的。詳細來說。對於例如以下的僅僅含一個隱層的神經網絡模型: watermark/2/text ...
BP神經網絡梯度下降算法 目錄(?)[+] 菜鳥初學人智相關問題,智商低,艱苦學習中,轉文只為保存,其中加上了一些個人注釋,便於更簡單的理解~新手也可以看,共勉。 轉自博客園@ 編程De: http ...
https://blog.csdn.net/weixin_38206214/article/details/81143894 在深度學習的路上,從頭開始了解一下各項技術。本人是DL小白,連續記錄我自己看的一些東西,大家可以互相交流。本文參考:本文參考吳恩達老師的Coursera深度學習課程,很棒 ...
###神經網絡基礎概念 人工神經網絡又叫神經網絡,是借鑒了生物神經網絡的工作原理形成的一種數學模型。神經網絡是機器學習諸多算法中的一種,它既可以用來做有監督的任務,如分類、視覺識別等,也可以用作無監督的任務。同時它能夠處理復雜的非線性問題,它的基本結構是神經元,如下圖所示: 其中,x1 ...
1. 背景: 1.1 以人腦中的神經網絡為啟發,歷史上出現過很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network ...