全文參考《機器學習》-周志華中的5.3節-誤差逆傳播算法;整體思路一致,敘述方式有所不同; 使用如上圖所示的三層網絡來講述反向傳播算法; 首先需要明確一些概念, 假設數據集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...
本文大量參照 David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton and Ronald J. Williams,Learning representation by back propagating errors, Nature, : , . 在現代神經網絡中, 使用最多的算法當是反向傳播 BP . 雖然BP有着收斂慢, 容易陷入局部最小等缺陷, 但其易用性, 准確度卻是 ...
2014-12-15 10:09 6 7465 推薦指數:
全文參考《機器學習》-周志華中的5.3節-誤差逆傳播算法;整體思路一致,敘述方式有所不同; 使用如上圖所示的三層網絡來講述反向傳播算法; 首先需要明確一些概念, 假設數據集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...
BP神經網絡:誤差反向傳播算法公式推導 開端: BP算法提出 1. BP神經網絡參數符號及激活函數說明 2. 網絡輸出誤差(損失函數)定義 3. 隱藏層與輸出層間的權重更新公式推導 ...
BP里面有角色和角色分組,角色分組相當於包含多個角色。 客戶和供應商使用不同的角色來創建。 創建角色和分組前可以創建自定義的角色類別和角色分組類別。 文檔:關於BP.note 鏈接:筆記 作者:明光爍亮 出處:http://www.cnblogs.com ...
目錄 1 神經網絡 1.1 神經元 1.2 前饋網絡 1.3 梯度下降 1.4 誤差反向傳播 1.5 BP示例 2 多樣本 1 神經網絡 大量結構簡單的、功能接近的神經元節點按一定體系架構連接成的模擬 ...
為通過訓練BP神經網絡實現模糊控制規則T=int((e+ec)/2),並達到網絡輸出與期望值誤差小於0.001 ...
原文鏈接:這里 介紹 反向傳播算法可以說是神經網絡最基礎也是最重要的知識點。基本上所以的優化算法都是在反向傳播算出梯度之后進行改進的。同時,也因為反向傳播算法是一個遞歸的形式,一層一層的向后傳播誤差即可,很容易實現(這部分聽不懂沒關系,下面介紹)。不要被反向傳播嚇到,掌握其核心思想就很容易 ...
ReLU層的設計: ReLU函數: 導數: Sigmoid層的設計: Affine 層: Softmax-with-Loss 層的實現 對應誤差反向傳播法的神經網絡的實現: ...
1. 誤差反向傳播算法(Back Propagation): ①將訓練集數據輸入到神經網絡的輸入層,經過隱藏層,最后達到輸出層並輸出結果,這就是前向傳播過程。②由於神經網絡的輸出結果與實際結果有誤差,則計算估計值與實際值之間的誤差,並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播,直至傳播到輸入層;③在反向 ...