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 ...
. DNN神經網絡的前向傳播 FeedForward . DNN神經網絡的反向更新 BP . DNN神經網絡的正則化 . 前言 DNN前向傳播介紹了DNN的網絡是如何的從前向后的把數據傳遞過去的,但是只有這個過程還不夠,我們還需要想辦法對所有參數進行一個梯度的更新,才能使得網絡能夠慢慢的學習到新的東西。 在神經網絡中有一種通用的方法來更新參數,叫做反向更新BP。 . DNN反向更新過程 根據前面 ...
2018-11-22 12:51 0 3002 推薦指數:
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 ...
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 ...
BP神經網絡基本概念: 1.代價函數:神經網絡的訓練過程就是通過代價函數最小化(J)擬合出最優參數(weight) 【神經網絡的代價函數其實就是一個指標,表明用模型對樣本的擬合程度,可以類比成模型的預測值h(x)和樣本輸出yi的差值的方差(待確定)】 【代價函數最小化可以通過梯度下降 ...
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 ...
深度神經網絡(Deep Neural Networks,簡稱DNN)是深度學習的基礎。 回顧監督學習的一般性問題。假設我們有$m$個訓練樣本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$為輸入向量,$y$為輸出向量,利用這個訓練樣本 ...
BP(Back Propagation)神經網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡,是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系,而無需事前揭示描述這種映射關系 ...
代碼為MNIST數據集上運行簡單BP神經網絡的python實現。 以下公式和文字來自Wanna_Go的博文 http://www.cnblogs.com/wxshi/p/6077734.html,包含詳盡的描述和推導。 BP神經網絡 單個神經 ...
起源:線性神經網絡與單層感知器 古老的線性神經網絡,使用的是單層Rosenblatt感知器。該感知器模型已經不再使用,但是你可以看到它的改良版:Logistic回歸。 可以看到這個網絡,輸入->加權->映射->計算分類誤差->迭代修改W、b,其實和數學上的回歸 ...