原文:【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 然后我使用了那個博客的圖片。這次的目的主要是對那個博客的一個補充。但是首先我覺得先用面向過程的思想來實現一遍感覺會好一點。 ...

2018-05-02 20:50 0 5945 推薦指數:

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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
深度學習——前向傳播算法反向傳播算法BP算法)及其推導

1 BP算法的推導            圖1 一個簡單的三層神經網絡   圖1所示是一個簡單的三層(兩個隱藏層,一個輸出層)神經網絡結構,假設我們使用這個神經網絡來解決二分類問題,我們給這個網絡一個輸入樣本,通過前向運算得到輸出。輸出值的值域為,例如的值越接近0,代表該樣本是“0”類 ...

Fri Jul 09 23:20:00 CST 2021 0 267
反向傳播BP算法理解以及Python實現

全文參考《機器學習》-周志華中的5.3節-誤差逆傳播算法;整體思路一致,敘述方式有所不同; 使用如上圖所示的三層網絡來講述反向傳播算法; 首先需要明確一些概念, 假設數據集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...

Wed May 08 18:02:00 CST 2019 2 941
【機器學習反向傳播算法 BP

知識回顧 1: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 ...

Thu Aug 03 23:11:00 CST 2017 2 2000
深度學習 - 反向傳播算法

理解反向傳播 要理解反向傳播,先來看看正向傳播。下面是一個神經網絡的一般結構圖: 其中,\(x\) 表示輸入樣本,\(\bm{w}\) 表示未知參數(圖中未標出偏置 \(b\)), \(S\) 表示激活函數,\(y\) 表示預測值,\(\hat{y}\) 表示真實值。 顯然,通過從樣本 \(x ...

Mon Sep 06 23:10:00 CST 2021 0 215
深度學習反向傳播算法

直觀理解反向傳播 反向傳播算法是用來求那個復雜到爆的梯度的。 上一集中提到一點,13000維的梯度向量是難以想象的。換個思路,梯度向量每一項的大小,是在說代價函數對每個參數有多敏感。 如上圖,我們可以這樣里理解,第一個權重對代價函數的影響是是第二個的32倍。 我們來考慮一個還沒有 ...

Wed Jan 30 06:27:00 CST 2019 0 616
 
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