【廢話外傳】:終於要講神經網絡了,這個讓我踏進機器學習大門,讓我讀研,改變我人生命運的四個字!話說那么一天,我在亂點百度,看到了這樣的內容: 看到這么高大上,這么牛逼的定義,怎么能不讓我這個技術宅男心向往之?現在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就開到這里,其實我是真的很喜歡這門 ...
最近這段時間系統性的學習了 BP 算法后寫下了這篇學習筆記,因為能力有限,若有明顯錯誤,還請指正。 什么是梯度下降和鏈式求導法則 假設我們有一個函數 J w ,如下圖所示。 梯度下降示意圖 現在,我們要求當 w 等於什么的時候,J w 能夠取到最小值。從圖中我們知道最小值在初始位置的左邊,也就意味着如果想要使 J w 最小,w的值需要減小。而初始位置的切線的斜率a gt 也即該位置對應的導數大於 ...
2017-12-25 14:29 0 10317 推薦指數:
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BP神經網絡是深度學習的重要基礎,它是深度學習的重要前行算法之一,因此理解BP神經網絡原理以及實現技巧非常有必要。接下來,我們對原理和實現展開討論。 1.原理 有空再慢慢補上,請先參考老外一篇不錯的文章:A Step by Step Backpropagation Example ...
MATLAB 中BP神經網絡算法的實現 BP神經網絡算法提供了一種普遍並且實用的方法從樣例中學習值為實數、離散值或者向量的函數,這里就簡單介紹一下如何用MATLAB編程實現該算法 ...
人工神經網絡概述: 人工神經元模型: 神經網絡的分類: 按照連接方式,可以分為:前向神經網絡 vs. 反饋(遞歸)神經網絡; 按照學習方式,可以分為:有導師學習神經網絡 vs. 無導師學習神經網絡; 按照實現功能,可以分為:擬合(回歸)神經網絡 vs. 分類神經網絡 ...
本文是學習B站老哥數學建模課程之后的一點筆記。 BP(back propagation)算法神經網絡的簡單原理 BP神經網絡是一種采用BP學習算法(按照誤差逆向傳播訓練)的多層前饋神經網絡,是應用最廣泛的神經網絡。 神經網絡基本結構如下: 共分為三層,可以理解為一組輸入 ...
工作中需要預測一個過程的時間,就想到了使用BP神經網絡來進行預測。 簡介 BP神經網絡(Back Propagation Neural Network)是一種基於BP算法的人工神經網絡,其使用BP算法進行權值與閾值的調整。在20世紀80年代,幾位不同的學者分別開發出了用於訓練多層感知機的反向 ...
1. 算法原理 1.1 概述 人工神經網絡無需事先確定輸入輸出之間映射關系的數學方程,僅通過自身的訓練,學習某種規則,在給定輸入值時得到最接近期望輸出值的結果。作為一種智能信息處理系統,人工神經網絡實現其功能的核心是算法。BP神經網絡是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓練的多層前饋網絡 ...
python對BP神經網絡實現 一、概念理解 開始之前首先了解一下BP神經網絡,BP的英文是back propagationd的意思,它是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓練的多層前饋網絡,其算法稱為BP算法。 它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技術,期望使網絡的實際輸出值和期望輸出值 ...