原文:BP原理 - 前向計算與反向傳播實例

Outline 前向計算 反向傳播 很多事情不是需要聰明一點,而是需要耐心一點,踏下心來認真看真的很簡單的。 假設有這樣一個網絡層: 第一層是輸入層,包含兩個神經元i i 和截距b 第二層是隱含層,包含兩個神經元h h 和截距b , 第三層是輸出o ,o ,每條線上標的wi是層與層之間連接的權重,激活函數默認為sigmoid函數。 賦初值為: 輸入數據 i . ,i . 輸出數據 o . , o ...

2019-05-28 17:01 0 745 推薦指數:

查看詳情

神經網絡,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 ...

Sat Jul 28 00:52:00 CST 2018 0 2024
BP反向傳播)算法原理及推導

1. 反向傳播算法介紹 誤差反向傳播(Error Back Propagation)算法,簡稱BP算法。BP算法由信號正向傳播和誤差反向傳播組成。它的主要思想是由后一級的誤差計算一級的誤差,從而極大減少運算量。 設訓練數據為\(\{\bm{(x^{(1)},y^{(1)}),\cdots,(x ...

Tue May 21 18:22:00 CST 2019 0 1712
傳播反向傳播

傳播 通過輸入樣本x及參數\(w^{[1]}\)、\(b^{[1]}\)到隱藏層,求得\(z^{[1]}\),進而求得\(a^{[1]}\); 再將參數\(w^{[2]}\)、\(b^{[2]}\)和\(a^{[1]}\)一起輸入輸出層求得\(z^{[2]}\),進而求得 ...

Wed Apr 10 22:33:00 CST 2019 0 968
梯度下降、反向傳播原理計算

梯度下降原理及其過程:https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/details/86583789 有限差分估計梯度: 寫起來簡單,但速度慢而且結果區分度不大 解析梯度: 計算圖: 反向傳播工作機制: 從輸出開始乘以每個節點 ...

Mon Jun 10 02:29:00 CST 2019 0 819
4-2 傳播反向傳播

傳播反向傳播( Forward and backward propagation) 傳播 假設輸入${a^{[l - 1]}}$,輸出${a^{[l]}}$,緩存${z^{[l]}}$,從實現的角度來說緩存${w^{[l]}}$,${b^{[l]}}$更容易在不同的環節調用函數 ...

Sat Aug 25 22:56:00 CST 2018 0 1013
機器學習 —— 基礎整理(七)饋神經網絡的BP反向傳播算法步驟整理

這里把按 [1] 推導的BP算法(Backpropagation)步驟整理一下。突然想整理這個的原因是知乎上看到了一個帥呆了的求矩陣微分的方法(也就是 [2]),不得不感嘆作者的功力。[1] 中直接使用矩陣微分的記號進行推導,整個過程十分簡潔。而且這種矩陣形式有一個非常大的優勢就是對照 ...

Sun Mar 19 06:08:00 CST 2017 0 1817
BP神經網絡反向傳播計算過程分解(詳細版)

  摘要:本文先從梯度下降法的理論推導開始,說明梯度下降法為什么能夠求得函數的局部極小值。通過兩個小例子,說明梯度下降法求解極限值實現過程。在通過分解BP神經網絡,詳細說明梯度下降法在神經網絡的運算過程,並詳細寫出每一步的計算結果。該過程通俗易懂,有基本的高數和線代基礎即可理解明白。最后 ...

Tue Dec 03 04:33:00 CST 2019 0 689
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM