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 ...
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BP神經網絡算法推導
前言：自己動手推導了一下經典的前向反饋神經網絡的算法公式，記錄一下。由於暫時沒有數據可以用作測試，程序沒有實現並驗證。以后找到比較好的數據，再進行實現。 一：算法推導 神經網絡通過模擬人的神經元活動，來構造分類器。它的基本組成單元稱為”神經元”，離線情況下如果輸入大於某值時，設定神經元處於 ...
《機器學習(周志華)》筆記--神經網絡（4）--誤差逆傳播算法(BP)：BP算法、BP算法推導
三、誤差逆傳播算法(BP) 1、BP算法 多層網絡的學習能力比單層感知機強得多。欲訓練多層網絡，簡單感知學習規則顯然不夠了，需要更強大的學習算法。誤差逆傳播(errorBackPropagation，簡稱BP)算法就是其中最傑出的代表。BP算法是迄今最成功的神經網絡學習算法 ...
三層BP神經網絡的python實現
這是一個非常漂亮的三層反向傳播神經網絡的python實現，下一步我准備試着將其修改為多層BP神經網絡。 下面是運行演示函數的截圖，你會發現預測的結果很驚人！ 提示：運行演示函數的時候，可以嘗試改變隱藏層的節點數，看節點數增加了，預測的精度會否提升 ...
神經網絡 誤差逆傳播算法推導 BP算法
誤差逆傳播算法是迄今最成功的神經網絡學習算法，現實任務中使用神經網絡時，大多使用BP算法進行訓練。 給定訓練集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即輸入示例由\(d\)個屬性描述，輸出\(l ...
簡單易學的機器學習算法——神經網絡之BP神經網絡
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神經網絡算法學習
BP（Back Propagation）網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。 一個 ...
多層神經網絡BP算法 原理及推導
首先什么是人工神經網絡？簡單來說就是將單個感知器作為一個神經網絡節點，然后用此類節點組成一個層次網絡結構，我們稱此網絡即為人工神經網絡（本人自己的理解）。當網絡的層次大於等於3層（輸入層+隱藏層（大於等於1）+輸出層）時，我們稱之為多層人工神經網絡。 1、神經單元的選擇 那么我們應該 ...