原文:BP算法基本原理推導----《機器學習》筆記

前言 多層網絡的訓練需要一種強大的學習算法,其中BP errorBackPropagation 算法就是成功的代表,它是迄今最成功的神經網絡學習算法。 今天就來探討下BP算法的原理以及公式推導吧。 神經網絡 先來簡單介紹一下神經網絡,引入基本的計算公式,方便后面推導使用 圖 神經網絡神經元模型 圖 就是一個標准的M P神經元模型。 神經元工作流程 每個神經元接受n個 圖 中只有 個 來自其他神經元 ...

2017-02-18 17:22 0 18731 推薦指數:

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機器學習入門學習筆記:(一)BP神經網絡原理推導及程序實現

  機器學習中,神經網絡算法可以說是當下使用的最廣泛的算法。神經網絡的結構模仿自生物神經網絡,生物神經網絡中的每個神經元與其他神經元相連,當它“興奮”時,想下一級相連的神經元發送化學物質,改變這些神經元的電位;如果某神經元的電位超過一個閾值,則被激活,否則不被激活。誤差逆傳播算法(error ...

Fri Apr 07 05:46:00 CST 2017 4 35632
EM算法基本原理推導

參考: 從最大似然到EM算法淺解 (EM算法)The EM Algorithm EM算法的九層境界:Hinton和Jordan理解的EM算法 在EM算法的證明中,其實比較好理解,總結如下: 從最大似然估計出發 ====> 將隱變量暴露出來,寫出累加/積分的 形式 ...

Mon Aug 20 07:41:00 CST 2018 0 2361
機器學習算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸

機器學習算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸 在上一篇算法中,線性回歸實際上是 連續型 的結果,即 \(y\in R\) ,而邏輯回歸的 \(y\) 是離散型,只能取兩個值 \(y\in \{0,1\}\),這可以用來處理一些分類的問題。 logistic函數 我們可能會遇到一些分類 ...

Tue Jun 25 18:19:00 CST 2019 4 988
機器學習算法原理詳細推導與實現(一):線性回歸

機器學習算法原理詳細推導與實現(一):線性回歸 今天我們這里要講第一個有監督學習算法,他可以用於一個回歸任務,這個算法叫做 線性回歸 房價預測 假設存在如下 m 組房價數據: 面積(m^2) 價格(萬元) 82.35 ...

Thu Jun 13 18:49:00 CST 2019 3 836
[機器學習]-SVD奇異值分解的基本原理和運用

SVD奇異值分解:    SVD是一種可靠的正交矩陣分解法。可以把A矩陣分解成U,∑,VT三個矩陣相乘的形式。(Svd(A)=[U*∑*VT],A不必是方陣,U,VT必定是正交陣,S是對角陣< ...

Fri Dec 23 03:45:00 CST 2016 1 5841
機器學習】反向傳播算法 BP

知識回顧 1:首先引入一些便於稍后討論的新標記方法: 假設神經網絡的訓練樣本有m個,每個包含一組輸入x和一組輸出信號y,L表示神經網絡的層數,S表示每層輸入的神經元的個數,SL代表最后一層中處理的 ...

Thu Aug 03 23:11:00 CST 2017 2 2000
機器學習算法原理詳細推導與實現(七):決策樹算法

機器學習算法原理詳細推導與實現(七):決策樹算法 在之前的文章中,對於介紹的分類算法有邏輯回歸算法和朴素貝葉斯算法,這類算法都是二分類的分類器,但是往往只實際問題中\(y\)不僅僅只有\(\{0,1\}\),當出現一個新的類別\(y=2\)時,之前的分類器就不太適用,這里就要介紹一個叫做 ...

Sat Aug 22 16:23:00 CST 2020 0 728
 
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