原文:深度學習筆記(二) BP算法

.監督學習 監督學習是指:利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數,使其達到所要求性能的過程,也稱為監督訓練或有教師學習。 輸入數據為 訓練數據 ,由正確的訓練集和錯誤的訓練集構成。 .非監督學習 在機器學習,無監督學習的問題是,在未加標簽的數據中,試圖找到隱藏的結構。因為提供給學習者的實例是未標記的,因此沒有錯誤或報酬信號來評估潛在的解決方案。 沒有告訴模型哪些是正確的,哪些是錯誤的。 關聯規則 ...

2017-06-15 16:16 0 1287 推薦指數:

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深度學習BP算法

,通過拓撲結構連接而成。 能夠自主學習是神經網絡一種最重要也最令人注目的能力。自從20世紀40 ...

Wed Jan 12 06:07:00 CST 2022 0 1019
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 ...

Sat Jan 12 20:11:00 CST 2019 0 2152
深度學習系列二(DNN的有監督訓練-BP算法

DNN的有監督訓練-BP算法 這里以$K$類分類問題來對BP算法進行描述。實際上對於其他問題(如回歸問題)基本是一樣的。給定訓練樣本為:$(\mathbf{x},\mathbf{y})$,其中$\mathbf{x}$為樣本的特征,$\mathbf{y}$為類別標簽,其形式 ...

Thu Jan 08 17:05:00 CST 2015 0 2731
深度學習之反向傳播算法BP)代碼實現

反向傳播算法實戰 本文僅僅是反向傳播算法的實現,不涉及公式推導,如果對反向傳播算法公式推導不熟悉,強烈建議查看另一篇文章神經網絡之反向傳播算法BP)公式推導(超詳細) 我們將實現一個 4 層的全連接網絡,來完成二分類任務。網絡輸入節點數為 2,隱藏 層的節點數設計為:25、50和25,輸出層 ...

Sat Jan 11 01:20:00 CST 2020 0 5283
深度學習BP反向傳播算法Python簡單實現

轉載:火燙火燙的 個人覺得BP反向傳播是深度學習的一個基礎,所以很有必要把反向傳播算法好好學一下 得益於一步一步弄懂反向傳播的例子這篇文章,給出一個例子來說明反向傳播 不過是英文的,如果你感覺不好閱讀的話,優秀的國人已經把它翻譯出來了。 一步一步弄懂反向傳播的例子(中文翻譯) 然后我使用 ...

Thu May 03 04:50:00 CST 2018 0 5945
深度學習基礎--神經網絡--BP反向傳播算法

BP算法:   1.是一種有監督學習算法,常被用來訓練多層感知機。   2.要求每個人工神經元(即節點)所使用的激勵函數必須可微。   (激勵函數:單個神經元的輸入與輸出之間的函數關系叫做激勵函數。)   (假如不使用激勵函數,神經網絡中的每層都只是做簡單的線性變換,多層輸入疊加后 ...

Sun Apr 16 19:15:00 CST 2017 0 3147
 
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