深度學習-神經網絡 BP 算法推導過程
BP 算法推導過程 一.FP過程(前向-計算預測值) 定義sigmoid激活函數 輸入層值和 標簽結果 初始化 w,b 的值 計算隱層的結果 \[ h1 = Sigmod( Net_{h1}) =Sigmod(w1*l1+ w2*l2+b1 ...
原文：BP神經網絡推導過程詳解
BP算法是一種最有效的多層神經網絡學習方法，其主要特點是信號前向傳遞，而誤差后向傳播，通過不斷調節網絡權重值，使得網絡的最終輸出與期望輸出盡可能接近，以達到訓練的目的。 一 多層神經網絡結構及其描述 下圖為一典型的多層神經網絡。 通常一個多層神經網絡由L層神經元組成，其中：第 層稱為輸入層，最后一層 第L層 被稱為輸出層，其它各層均被稱為隱含層 第 層 第L 層 。 令輸入向量為： vec x ...
2015-06-20 23:48 14 87744 推薦指數：
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