原文:ML(5)——神經網絡2(BP反向傳播)

上一章的神經網絡實際上是前饋神經網絡 feedforward neural network ,也叫多層感知機 multilayer perceptron,MLP 。具體來說,每層神經元與下一層神經元全互聯,神經元之間不存在同層或跨層連接 輸入層神經元僅接受外界輸入,不進行函數處理 隱藏層與輸出層包含功能神經元,對信號進行加工 最終結果由輸出層神經元輸出。 前饋 是說網絡拓補結構上不存在環路或回路 ...

2018-07-13 16:15 0 2147 推薦指數:

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反向傳播神經網絡BP

為通過訓練BP神經網絡實現模糊控制規則T=int((e+ec)/2),並達到網絡輸出與期望值誤差小於0.001 ...

Sun Feb 16 01:24:00 CST 2020 0 1251
神經網絡(二):反向傳播步驟(BP)

法或者反向傳播算法實現。分析兩者優劣】 【神經網絡的代價函數是一個非凸函數,意味着使用優化算法有可能會陷入局 ...

Wed Apr 22 06:01:00 CST 2020 0 769
神經網絡,前向傳播FP和反向傳播BP

1 神經網絡 神經網絡就是將許多個單一“神經元”聯結在一起,這樣,一個“神經元”的輸出就可以是另一個“神經元”的輸入。例如,下圖就是一個簡單的神經網絡: 我們使用圓圈來表示神經網絡的輸入,標上“”的圓圈被稱為偏置節點,也就是截距項。神經網絡最左邊的一層叫做輸入層,最右 ...

Sat Jul 28 00:52:00 CST 2018 0 2024
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 ...

Tue Feb 21 20:36:00 CST 2017 142 78007
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 ...

Mon Apr 22 06:34:00 CST 2019 0 826
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
神經網絡前向傳播反向傳播

神經網絡 神經網絡可以理解為一個輸入x到輸出y的映射函數,即f(x)=y,其中這個映射f就是我們所要訓練的網絡參數w,我們只要訓練出來了參數w,那么對於任何輸入x,我們就能得到一個與之對應的輸出y。只要f不同,那么同一個x就會產生不同的y,我們當然是想要獲得最符合真實數據的y,那么我們就要訓練 ...

Wed Sep 16 04:50:00 CST 2020 0 675
神經網絡反向傳播算法(BP)公式推導(超詳細)

反向傳播算法詳細推導 反向傳播(英語:Backpropagation,縮寫為BP)是“誤差反向傳播”的簡稱,是一種與最優化方法(如梯度下降法)結合使用的,用來訓練人工神經網絡的常見方法。該方法對網絡中所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法,用來更新權值以最小化損失函數 ...

Sat Jan 11 01:27:00 CST 2020 3 11654
 
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