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 ...
原文：神經網絡和誤差逆傳播算法（BP）
本人弱學校的CS 渣碩一枚，在找工作的時候，發現好多公司都對深度學習有要求，尤其是CNN和RNN，好吧，啥也不說了，拿過來好好看看。以前看習西瓜書的時候神經網絡這塊就是一個看的很模糊的塊，包括台大的視頻，上邊有AutoEncoder，感覺很亂，所以總和了各種博客，各路大神的知識，總結如果，如有問題，歡迎指出。 人工神經網絡 . 神經元 神經網絡由大量的神經元相互連接而成。每個神經元接受線性組合的 ...
2017-08-09 10:30 0 5690 推薦指數：
相關推薦
《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 ...
神經網絡模型與誤差逆傳播算法
目錄 一、神經元模型 1.1 M-P神經元 1.2 激勵函數 1.2.1 單位階躍函數 1.2.2 logistic函數（sigmoid） 1.2.3 tanh函數（雙曲正切函數 ...
神經網絡的誤差逆向傳播(error Back Propagation, BP)算法
BP算法是迄今為止最為成功的神經網絡學習算法，下面主要以多層前饋神經網絡為例推導該算法。 1. M-P 神經元模型 圖1展示了一個經典的神經元模型。在這個模型中，該神經元收到其他神經元傳來的3個輸入信號，這些輸入信號通過帶權重的連接進行傳遞，神經元接收到的總輸入值將與神經元的閾值進行 ...
BP神經網絡：誤差反向傳播算法公式推導圖解
BP神經網絡：誤差反向傳播算法公式推導 開端： BP算法提出 1. BP神經網絡參數符號及激活函數說明 2. 網絡輸出誤差（損失函數）定義 3. 隱藏層與輸出層間的權重更新公式推導 ...
神經網絡和深度學習之——誤差反向傳播算法
在講解誤差反向傳播算法之前，我們來回顧一下信號在神經網絡中的流動過程。請細細體會，當輸入向量\(X\)輸入感知器時，第一次初始化權重向量\(W\)是隨機組成的，也可以理解成我們任意設置了初始值，並和輸入做點積運算，然后模型通過權重更新公式來計算新的權重值，更新后的權重值又接着和輸入相互作用 ...
深度神經網絡（DNN）反向傳播算法(BP)
在深度神經網絡（DNN）模型與前向傳播算法中，我們對DNN的模型和前向傳播算法做了總結，這里我們更進一步，對DNN的反向傳播算法（Back Propagation，BP）做一個總結。 1. DNN反向傳播算法要解決的問題 在了解DNN的反向傳播算法前，我們先要知道DNN反向傳播 ...
神經網絡——反向傳播BP算法公式推導
在神經網絡中，當我們的網絡層數越來越多時，網絡的參數也越來越多，如何對網絡進行訓練呢？我們需要一種強大的算法，無論網絡多復雜，都能夠有效的進行訓練。在眾多的訓練算法中，其中最傑出的代表就是BP算法，它是至今最成功的神經網絡學習算法。在實際任務中，大部分都是使用的BP算法來進行網絡訓練 ...