原文:【機器學習】反向傳播算法 BP

知識回顧 :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單元個數。 之前,我們所講到的,我們可以把神經網絡的定義分為 類: 二元分類:SL ,其中y 或 多元分類:當有K中分類時候,SL K,其中yi 表示分到第i類 k gt :再讓我們回顧之前所講到的邏輯回歸 ...

2017-08-03 15:11 2 2000 推薦指數:

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機器學習 —— 基礎整理(七)前饋神經網絡的BP反向傳播算法步驟整理

這里把按 [1] 推導的BP算法(Backpropagation)步驟整理一下。突然想整理這個的原因是知乎上看到了一個帥呆了的求矩陣微分的方法(也就是 [2]),不得不感嘆作者的功力。[1] 中直接使用矩陣微分的記號進行推導,整個過程十分簡潔。而且這種矩陣形式有一個非常大的優勢就是對照 ...

Sun Mar 19 06:08:00 CST 2017 0 1817
python機器學習——BP反向傳播)神經網絡算法

背景與原理: BP神經網絡通常指基於誤差反向傳播算法的多層神經網絡,BP算法由信號的前向傳播反向傳播兩個過程組成,在前向傳播的過程中,輸入從輸入層進入網絡,經過隱含層逐層傳遞到達輸出層輸出,如果輸出結果與預期不符那么轉至誤差反向傳播過程,否則結束學習過程。在反向傳播過程中,誤差會基於梯度下降 ...

Wed Apr 06 06:51:00 CST 2022 0 1696
機器學習反向傳播算法

,為什么這么說呢?這一章主要講后向傳播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的時間 ...

Fri May 26 23:48:00 CST 2017 0 3604
機器學習】誤差逆傳播算法(反向傳播算法)

誤差逆傳播算法(error BackPropagation,BP)是神經網絡中常用的傳播算法BP算法不僅可以應用於多層前饋神經網絡,還可以應用於其他類型的神經網絡,如訓練遞歸神經網絡。通常所說的“BP網絡”一般是指用BP算法訓練的多層前饋神經網絡 ...

Wed Sep 18 04:51:00 CST 2019 0 393
深度學習反向傳播算法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
 
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